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Deep learning-based scattering removal of light field imaging

Chinese Optics Letters 2022年第4期20卷 16-22页

作者：王炜豪赵星姜智翔文雅 Institute of Modern Optics Nankai UniversityTianjin 300350China Tianjin Key Laboratory of Optoelectronic Sensor and Sensing Network Technology Tianjin 300350China

Light field imaging has shown significance in research fields for its high-temporal-resolution 3D imaging ***,in scenes of light field imaging through scattering,such as biological imaging in vivo and imaging in fog,the quality of 3D reconstruction will be severely reduced due to the scattering of the light field *** this paper,we propose a deep learning-based method of scattering removal of light field *** this method,a neural network,trained by simulation samples that are generated by light field imaging forward models with and without scattering,is utilized to remove the effect of scattering on light fields captured *** the deblurred light field and the scattering-free forward model,3D reconstruction with high resolution and high contrast can be *** demonstrate the proposed method by using it to realize high-quality 3D reconstruction through a single scattering layer experimentally.

关键词： computational imaging light field imaging scattering imaging deep learning

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