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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

How Depth Estimation in Light Fields Can Benefit from Angular Super-Resolution?

verfasst von : Mandan Zhao, Gaochang Wu, Yebin Liu, Xiangyang Hao

Erschienen in: Computer Vision

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

With the development of consumer light field cameras, the light field imaging has become an extensively used method for capturing the 3D appearance of a scene. The depth estimation often require a dense sampled light field in the angular domain. However, there is an inherent trade-off between the angular and spatial resolution of the light field. Recently, some studies for novel view synthesis or angular super-resolution from a sparse set of have been introduced. Rather than the conventional approaches that optimize the depth maps, these approaches focus on maximizing the quality of synthetic views. In this paper, we investigate how the depth estimation can benefit from these angular super-resolution methods. Specifically, we compare the qualities of the estimated depth using the original sparse sampled light fields and the reconstructed dense sampled light fields. Experiment results evaluate the enhanced depth maps using different view synthesis approaches.

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Literatur
5.
Zurück zum Zitat Kalantari, N.K., Wang, T.C., Ramamoorthi, R.: Learning-based view synthesis for light field cameras. ACM Trans. Graph. (TOG) 35(6), 193–202 (2016)CrossRef Kalantari, N.K., Wang, T.C., Ramamoorthi, R.: Learning-based view synthesis for light field cameras. ACM Trans. Graph. (TOG) 35(6), 193–202 (2016)CrossRef
7.
Zurück zum Zitat Pujades, S., Devernay, F., Goldluecke, B.: Bayesian view synthesis and image-based rendering principles. In: CVPR, pp. 3906–3913 (2014) Pujades, S., Devernay, F., Goldluecke, B.: Bayesian view synthesis and image-based rendering principles. In: CVPR, pp. 3906–3913 (2014)
8.
Zurück zum Zitat Shi, L., Hassanieh, H., Davis, A., Katabi, D., Durand, F.: Light field reconstruction using sparsity in the continuous fourier domain. ACM TOG 34(1), 12 (2014)CrossRefMATH Shi, L., Hassanieh, H., Davis, A., Katabi, D., Durand, F.: Light field reconstruction using sparsity in the continuous fourier domain. ACM TOG 34(1), 12 (2014)CrossRefMATH
9.
Zurück zum Zitat Tao, M.W., Hadap, S., Malik, J., Ramamoorthi, R.: Depth from combining defocus and correspondence using light-field cameras. In: ICCV, pp. 673–680 (2013) Tao, M.W., Hadap, S., Malik, J., Ramamoorthi, R.: Depth from combining defocus and correspondence using light-field cameras. In: ICCV, pp. 673–680 (2013)
10.
Zurück zum Zitat Vagharshakyan, S., Bregovic, R., Gotchev, A.: Image based rendering technique via sparse representation in shearlet domain. In: ICIP, pp. 1379–1383. IEEE (2015) Vagharshakyan, S., Bregovic, R., Gotchev, A.: Image based rendering technique via sparse representation in shearlet domain. In: ICIP, pp. 1379–1383. IEEE (2015)
11.
Zurück zum Zitat Wang, T.C., Efros, A.A., Ramamoorthi, R.: Occlusion-aware depth estimation using light-field cameras. In: ICCV, pp. 3487–3495 (2015) Wang, T.C., Efros, A.A., Ramamoorthi, R.: Occlusion-aware depth estimation using light-field cameras. In: ICCV, pp. 3487–3495 (2015)
12.
Zurück zum Zitat Wanner, S., Goldluecke, B.: Variational light field analysis for disparity estimation and super-resolution. IEEE TPAMI 36(3), 606–619 (2014)CrossRef Wanner, S., Goldluecke, B.: Variational light field analysis for disparity estimation and super-resolution. IEEE TPAMI 36(3), 606–619 (2014)CrossRef
13.
Zurück zum Zitat Wanner, S., Meister, S., Goldlücke, B.: Datasets and benchmarks for densely sampled 4D light fields. In: Vision, Modeling & Visualization, pp. 225–226 (2013) Wanner, S., Meister, S., Goldlücke, B.: Datasets and benchmarks for densely sampled 4D light fields. In: Vision, Modeling & Visualization, pp. 225–226 (2013)
14.
Zurück zum Zitat Wu, G., Zhao, M., Wang, L., Chai, T., Dai, Q., Liu, Y.: Light field reconstruction using deep convolutional network on EPI. In: CVPR (2017) Wu, G., Zhao, M., Wang, L., Chai, T., Dai, Q., Liu, Y.: Light field reconstruction using deep convolutional network on EPI. In: CVPR (2017)
15.
Zurück zum Zitat Yoon, Y., Jeon, H.G., Yoo, D., Lee, J.Y., So Kweon, I.: Learning a deep convolutional network for light-field image super-resolution. In: CVPRW, pp. 24–32 (2015) Yoon, Y., Jeon, H.G., Yoo, D., Lee, J.Y., So Kweon, I.: Learning a deep convolutional network for light-field image super-resolution. In: CVPRW, pp. 24–32 (2015)
16.
Zurück zum Zitat Zhang, Z., Liu, Y., Dai, Q.: Light field from micro-baseline image pair. In: CVPR, pp. 3800–3809 (2015) Zhang, Z., Liu, Y., Dai, Q.: Light field from micro-baseline image pair. In: CVPR, pp. 3800–3809 (2015)
Metadaten
Titel
How Depth Estimation in Light Fields Can Benefit from Angular Super-Resolution?
verfasst von
Mandan Zhao
Gaochang Wu
Yebin Liu
Xiangyang Hao
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7299-4_42