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针对光场相机特定透镜结构及透镜边缘像素混叠导致获得的光场多视角图像质量较差的问题,本文提出了一种基于双引导滤波的光场去马赛克算法。首先用白图像及透镜掩膜信息重新加权基于梯度的无阈值(GBTF)算法重建G图像,然后使用重建的G图像对R/B图像进行双引导重建R/B图像,最后将重建的R、G、B图像组合为全彩色图像。实验结果表明,与其他先进去马赛克方法相比,指标CPSNR提高1.68%,指标SSIM提高2%,并且本文方法得到的光场多视角图像具有清晰的边缘和较少的颜色伪影。 相似文献
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光场相机能够实现一次拍摄即获得三维场景的多视角信息,在深度估计领域中具有独特优势.但是,当场景中存在复杂遮挡时,现有深度估计方法提取深度信息的精度会明显降低.针对该问题,设计一种基尼指数成本量指导下的抗遮挡光场深度估计方法.首先,利用光场重聚焦方法获得焦栈图像;然后,构造中心视角与其他视角的基尼指数成本量,并根据成本最小原则计算得到初始深度图;最后,结合彩色图进行联合引导滤波,获得最终的高精度的深度图像.实验结果表明,所提方法对复杂场景更加鲁棒,能够在较小的算法复杂度下获取更好的深度估计结果.相比于其他先进方法,所提方法获取的深度图精度更高,图像边缘保留效果更好,在HCI数据集上的MSE100指标平均降低约7.8%. 相似文献
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