结合深度线索和几何结构的稀疏光场密集重建

光场一次成像可以同时获得空间和角度的四维信息.现有方法进行角度超分辨率重建时多用于小基线场景的光场图像,在处理大基线场景重建时存在模糊等现象,同时在光场重建过程中遮挡区域重建效果差、长距离的空间关系难以捕获.针对上述问题,提出一种结合深度线索和几何结构的稀疏光场密集重建方法.该方法采用空间金字塔池化提取多尺度特征,更好地保留了图像的纹理细节和高频信息;通过在深度估计模块的部分引入空洞卷积并进行密集连接,扩大了感受野,提高了大基线场景深度估计的精度;利用视图细化模块对图像进行优化处理,在保留视差结构的同时重建了遮挡区域.实验结果表明,本文方法较好地解决了大基线场景光场重建问题,在光场大基线场景数据集上超越了其他算法,PSNR提高了2 dB,SSIM提高了0.018,重建图像的质量均优于现有的算法.