論文の概要: Fast Disparity Estimation from a Single Compressed Light Field Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11342v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 22:59:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 17:06:45.703122
• Title: Fast Disparity Estimation from a Single Compressed Light Field Measurement
• Title（参考訳）: 単一圧縮光場測定による高速不等式推定
• Authors: Emmanuel Martinez, Edwin Vargas and Henry Arguello
• Abstract要約: 本稿では,従来の手法で要求される回復ステップを省略し,単一の圧縮測定値から高速な不均一度推定手法を提案する。 提案手法は、深層学習手法を用いて再構成した光場から得られるものと同等の差分マップを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.038169005589392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The abundant spatial and angular information from light fields has allowed the development of multiple disparity estimation approaches. However, the acquisition of light fields requires high storage and processing cost, limiting the use of this technology in practical applications. To overcome these drawbacks, the compressive sensing (CS) theory has allowed the development of optical architectures to acquire a single coded light field measurement. This measurement is decoded using an optimization algorithm or deep neural network that requires high computational costs. The traditional approach for disparity estimation from compressed light fields requires first recovering the entire light field and then a post-processing step, thus requiring long times. In contrast, this work proposes a fast disparity estimation from a single compressed measurement by omitting the recovery step required in traditional approaches. Specifically, we propose to jointly optimize an optical architecture for acquiring a single coded light field snapshot and a convolutional neural network (CNN) for estimating the disparity maps. Experimentally, the proposed method estimates disparity maps comparable with those obtained from light fields reconstructed using deep learning approaches. Furthermore, the proposed method is 20 times faster in training and inference than the best method that estimates the disparity from reconstructed light fields.
• Abstract（参考訳）: 光場からの豊富な空間的および角的情報により、複数の異なる推定手法の開発が可能となった。 しかし、光フィールドの取得には高いストレージと処理コストが必要であり、実用化にはこの技術の使用が制限される。 これらの欠点を克服するために、圧縮センシング(CS)理論は、光アーキテクチャの開発で単一の符号付き光場測定ができるようになった。 この測定は、高い計算コストを必要とする最適化アルゴリズムまたはディープニューラルネットワークを使用してデコードされる。 圧縮光場からの不均一性推定を行う従来の手法は、まず光場全体を回復し、次に後処理のステップを必要とするため、長い時間を要する。 対照的に,本研究では,従来の手法で要求される回復ステップを省略し,単一の圧縮測定値から高速な不均一性推定を提案する。 具体的には,単一符号化光フィールドスナップショットと畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を取得するための光学アーキテクチャを共同で最適化し,異種マップを推定することを提案する。 提案手法は, 深層学習手法を用いて再構成した光場と同等の差分マップを推定する。 さらに, 提案手法は, 再構成光場からの距離を推定する最良の手法よりも, トレーニングや推論において20倍高速である。

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