論文の概要: Light Field Reconstruction via Attention-Guided Deep Fusion of Hybrid Lenses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07085v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 06:44:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:26:37.382397
• Title: Light Field Reconstruction via Attention-Guided Deep Fusion of Hybrid Lenses
• Title（参考訳）: ハイブリッドレンズの注意誘導深部融合による光電界再構成
• Authors: Jing Jin and Hui Liu and Junhui Hou and Hongkai Xiong
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリットレンズを用いた高分解能光場(LF)画像の再構成問題について検討する。 入力の特定の特性を総合的に活用できる,新しいエンドツーエンド学習手法を提案する。 当社のフレームワークは、高解像度LFデータ取得のコストを削減し、LFデータストレージと伝送に利益をもたらす可能性があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.05192055613281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper explores the problem of reconstructing high-resolution light field (LF) images from hybrid lenses, including a high-resolution camera surrounded by multiple low-resolution cameras. The performance of existing methods is still limited, as they produce either blurry results on plain textured areas or distortions around depth discontinuous boundaries. To tackle this challenge, we propose a novel end-to-end learning-based approach, which can comprehensively utilize the specific characteristics of the input from two complementary and parallel perspectives. Specifically, one module regresses a spatially consistent intermediate estimation by learning a deep multidimensional and cross-domain feature representation, while the other module warps another intermediate estimation, which maintains the high-frequency textures, by propagating the information of the high-resolution view. We finally leverage the advantages of the two intermediate estimations adaptively via the learned attention maps, leading to the final high-resolution LF image with satisfactory results on both plain textured areas and depth discontinuous boundaries. Besides, to promote the effectiveness of our method trained with simulated hybrid data on real hybrid data captured by a hybrid LF imaging system, we carefully design the network architecture and the training strategy. Extensive experiments on both real and simulated hybrid data demonstrate the significant superiority of our approach over state-of-the-art ones. To the best of our knowledge, this is the first end-to-end deep learning method for LF reconstruction from a real hybrid input. We believe our framework could potentially decrease the cost of high-resolution LF data acquisition and benefit LF data storage and transmission.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の低解像度カメラを取り囲む高分解能カメラを含むハイブリッドレンズからの高分解能光電界(lf)像の再構成の問題について検討する。 既存手法の性能は, 平坦なテクスチャ領域のぼやけた結果や, 深さの不連続境界付近の歪みなど, 依然として限られている。 そこで本研究では,2つの相補的および並列的な視点から,入力の特異な特性を総合的に活用できる,新しいエンドツーエンド学習手法を提案する。 具体的には、深い多次元およびクロスドメインの特徴表現を学習することにより、空間的に一貫した中間推定を回帰し、他方のモジュールは、高分解能ビューの情報を伝播することにより、高周波数テクスチャを維持する別の中間推定をワープする。 最後に,2つの中間推定の利点を学習アテンションマップを通して適応的に活用し,平滑なテクスチャ領域と深さの不連続境界の両方において,最終的な高分解能のlf画像を得る。 さらに,ハイブリッドLFイメージングシステムによって得られた実ハイブリッドデータに対して,シミュレーションハイブリッドデータを用いてトレーニングした手法の有効性を向上するために,ネットワークアーキテクチャとトレーニング戦略を慎重に設計する。 実データとシミュレーションデータの両方について広範な実験を行った結果,最先端データよりも優れたアプローチが得られた。 我々の知る限りでは、これは真のハイブリッド入力からのLF再構成のための最初のエンドツーエンドのディープラーニング手法である。 当社のフレームワークは、高解像度LFデータ取得のコストを削減し、LFデータストレージと伝送に利益をもたらす可能性があると考えています。

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