1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
提出一种单幅图像动态重聚焦方法,结合基于深度学习的光场合成与基于几何结构的弥散圆渲染方法,模拟出光场重聚焦效果。该方法仅输入单幅图像,首先进行深度估计,然后将深度图转换为视差,最后在不同深度确定弥散圆直径以进行像素重采样。设计两种神经网络结构,分别以光场相机的多视角子图和重聚焦图像为样本进行有监督的深度学习。在多个数据集和实际场景中的实验结果表明,本文方法在可接受的计算成本下能获得优于其他方法的视觉效果与评价指标,峰值信噪比达到了34.55,结构相似度达到了0.937。
成像系统 计算成像 光场 重聚焦 深度估计 弥散圆渲染
