8、光场图像与几何重建技术解析

光场图像与几何重建技术解析

1. 光场图像重建

在光场图像重建领域，涉及到诸多复杂的理论和技术，下面将详细介绍其相关内容。

1.1 相关公式与原理

首先，存在公式(\Omega_{u,P_a} = \alpha_u[(\Omega_{s,P_a} \pm \beta_{P_a}/Z_{P_a})/(-d’ {P_a})]) ，由于深度不受剪切或下采样操作的影响，我们将(\beta {P_a}/Z_{P_a})视为常数。同时，垂直坐标(\Omega_{s,P_0})和剪切后的视差(d’ {P_a})是固定的，进而得到(\sigma \propto \frac{1}{\alpha_u}\sqrt{\ln(\frac{F {EL\pi}(P_a)}{\gamma})}) 。

1.2 基于学习的优化

利用神经网络中神经元处理时空信息的特性，我们将每个像素视为神经元，借助时间信息来重建缺失像素，将问题构建为优化任务，公式为(f = \arg \min_f ||E_H - D_{\kappa}f((E_L * \kappa) \uparrow)||) 。

为防止信息不对称，我们提出了“模糊 - 恢复 - 去模糊”框架，具体步骤如下：
1. 提取高频信息 ：使用 EPI 锐化技术从 EPI 中提取高频空间信息，随后通过双三次插值进行上采样操作，将 EPI 的角分辨率提升到期望水平。
2. 恢复角细节 ：采用基于卷积神经网络（CNN）的恢复算法来恢复 EPI 的角细节。该 CNN 架构受相关网络启发，主要差