Hint
Swipe to navigate through the chapters of this book
Close hint
We present a novel approach to the reconstruction of depth from light field data. Our method uses dictionary representations and group sparsity constraints to derive a convex formulation. Although our solution results in an increase of the problem dimensionality, we keep numerical complexity at bay by restricting the space of solutions and by exploiting an efficient Primal-Dual formulation. Comparisons with state of the art techniques, on both synthetic and real data, show promising performances.
Please log in to get access to this content
To get access to this content you need the following product:
Springer Professional "Wirtschaft+Technik"
Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:
über 69.000 Bücher
über 500 Zeitschriften
aus folgenden Fachgebieten:
Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Umwelt
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko
Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.
Springer Professional "Technik"
Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:
über 50.000 Bücher
über 380 Zeitschriften
aus folgenden Fachgebieten:
Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Umwelt
Maschinenbau + Werkstoffe
Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.
Springer Professional "Wirtschaft"
Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:
über 58.000 Bücher
über 300 Zeitschriften
aus folgenden Fachgebieten:
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Versicherung + Risiko
Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.
Title
A Convex Solution to Disparity Estimation from Light Fields via the Primal-Dual Method
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-14612-6_26
Authors:
Mahdad Hosseini Kamal
Publisher
Springer International Publishing
Sequence number
26
