論文の概要: A Robust Epipolar-Domain Regularization Algorithm for Light Field Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08900v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 12:41:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.425747
• Title: A Robust Epipolar-Domain Regularization Algorithm for Light Field Depth Estimation
• Title（参考訳）: 光深度推定のためのロバスト極端領域正規化アルゴリズム
• Authors: Noor Islam S. Mohammad,
• Abstract要約: 本稿では,光場に基づく不均質情報と有向ランダムウォーク補正アルゴリズムを統合する軽量深度推定パイプラインを提案する。 従来のCNNベースの手法とは異なり、我々の手法は広範囲のトレーニングや大規模なデータセットを必要とせず、深度マップの一貫性を向上させる。 実験の結果、制御されていない条件下では性能はわずかに低下するが、アルゴリズムは低い計算複雑性と競争精度を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust depth estimation in light field imaging remains a critical challenge for pattern recognition applications such as augmented reality, biomedical imaging, and scene reconstruction. While existing approaches often rely heavily on deep convolutional neural networks, they tend to incur high computational costs and struggle in noisy real-world environments. This paper proposes a novel lightweight depth estimation pipeline that integrates light field-based disparity information with a directed random walk refinement algorithm. Unlike traditional CNN-based methods, our approach enhances depth map consistency without requiring extensive training or large-scale datasets. The proposed method was evaluated on the 4D Light Field Benchmark dataset and a diverse set of real-world images. Experimental results indicate that while performance slightly declines under uncontrolled conditions, the algorithm consistently maintains low computational complexity and competitive accuracy compared to state-of-the-art deep learning models. These findings highlight the potential of our method as a robust and efficient alternative for depth estimation and segmentation in light field imaging. The work provides insights into practical algorithm design for light field-based pattern recognition and opens new directions for integrating probabilistic graph models with depth sensing frameworks.
• Abstract（参考訳）: 光場イメージングにおけるロバスト深度推定は、拡張現実、バイオメディカルイメージング、シーン再構成といったパターン認識の応用において重要な課題である。 既存のアプローチは、しばしば深層畳み込みニューラルネットワークに大きく依存するが、高い計算コストを発生させ、ノイズの多い現実世界環境に苦しむ傾向にある。 本稿では,光場に基づく不均質情報と有向ランダムウォーク補正アルゴリズムを統合する軽量深度推定パイプラインを提案する。 従来のCNNベースの手法とは異なり、我々の手法は広範囲のトレーニングや大規模なデータセットを必要とせず、深度マップの一貫性を向上させる。 提案手法は,4次元光場ベンチマークデータセットと実世界の多様な画像を用いて評価した。 実験の結果、制御されていない条件下では性能はわずかに低下するが、このアルゴリズムは最先端のディープラーニングモデルと比較して計算複雑性と競合精度を一貫して維持している。 これらの知見は,光場イメージングにおける深度推定とセグメンテーションのための頑健で効率的な代替手段として,本手法の可能性を浮き彫りにした。 この研究は、光場に基づくパターン認識のための実用的なアルゴリズム設計に関する洞察を提供し、確率的グラフモデルと深度検知フレームワークを統合するための新しい方向を開く。

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