基于光场合成与弥散圆渲染的单幅图像重聚焦
作者单位：中国科学院红外探测与成像技术重点实验室 中国科学院上海技术物理研究所 中国科学院大学
会议名称：《2019年红外、遥感技术与应用研讨会暨交叉学科论坛》
会议日期：2019年
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
摘 要：本文提出一种单幅图像动态重聚焦的方法,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,模拟光场重聚焦效果,渲染不同的浅景深视图。以往的计算成像方法直接使用滤波函数对单幅图像的前景和背景离焦渲染或者使用多视角子图提供立体信息分层渲染。本文仅输入单幅图像,首先进行深度估计,然后将深度图转换为视差信息,在不同深度确定弥散圆尺寸对像素重采样。设计了两种神经网络结构,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。我们在多个数据集进行验证,包含了实际拍摄的场景。实验表明,我们的方法在可接受的计算成本获得了优于其他方法的视觉效果与评价指标,PSNR达到了34.17,SSIM达到了0.933。