論文の概要: Deep Spectral Epipolar Representations for Dense Light Field Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08900v2
• Date: Sat, 04 Oct 2025 14:56:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:10.483982
• Title: Deep Spectral Epipolar Representations for Dense Light Field Reconstruction
• Title（参考訳）: 密度光場再構成のための深部スペクトルエピポーラ表現法
• Authors: Noor Islam S. Mohammad,
• Abstract要約: 本稿では,高密度光場再構成のための新しいDEP(Deep Spectral Epipolar Representation)フレームワークを提案する。 提案手法は、エピポーラ平面画像間の周波数領域相関を利用して、大域構造コヒーレンスを強制する。 4D光場ベンチマークと様々な実世界のデータセットの実験により、DSERは精度、構造的整合性、計算効率の点で優れた性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and efficient dense depth reconstruction from light field imagery remains a central challenge in computer vision, underpinning applications such as augmented reality, biomedical imaging, and 3D scene reconstruction. Existing deep convolutional approaches, while effective, often incur high computational overhead and are sensitive to noise and disparity inconsistencies in real-world scenarios. This paper introduces a novel Deep Spectral Epipolar Representation (DSER) framework for dense light field reconstruction, which unifies deep spectral feature learning with epipolar-domain regularization. The proposed approach exploits frequency-domain correlations across epipolar plane images to enforce global structural coherence, thereby mitigating artifacts and enhancing depth accuracy. Unlike conventional supervised models, DSER operates efficiently with limited training data while maintaining high reconstruction fidelity. Comprehensive experiments on the 4D Light Field Benchmark and a diverse set of real-world datasets demonstrate that DSER achieves superior performance in terms of precision, structural consistency, and computational efficiency compared to state-of-the-art methods. These results highlight the potential of integrating spectral priors with epipolar geometry for scalable and noise-resilient dense light field depth estimation, establishing DSER as a promising direction for next-generation high-dimensional vision systems.
• Abstract（参考訳）: 光画像からの高精度で効率的な深度再構成は、拡張現実、バイオメディカルイメージング、三次元シーン再構成などの応用を支えるコンピュータビジョンにおける中心的な課題である。 既存の深い畳み込みアプローチは有効であるが、しばしば高い計算オーバーヘッドを引き起こし、現実のシナリオにおけるノイズや不一致に敏感である。 本稿では、高密度光場再構成のための新しいディープスペクトルエピポーラ表現(DSER)フレームワークを紹介し、エピポーラ領域正規化によるディープスペクトル特徴学習を統一する。 提案手法は、エピポーラ平面画像間の周波数領域相関を利用して、大域的な構造コヒーレンスを強制し、アーティファクトを緩和し、深さ精度を向上させる。 従来の教師付きモデルとは異なり、DSERは高い再現率を維持しながら、限られたトレーニングデータで効率的に動作している。 4D光場ベンチマークと様々な実世界のデータセットの総合的な実験により、DSERは最先端の手法と比較して精度、構造的整合性、計算効率の点で優れた性能を発揮することが示された。 これらの結果は、拡張性および雑音耐性の高い高密度光界深度推定のためのエピポーラ幾何とスペクトル先駆体を統合する可能性を強調し、DSERを次世代高次元視覚システムにとって有望な方向として確立する。

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