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https://www.scss.tcd.ie/~alainm/pdf/Fast_and_Accurate_Optical_Flow_based_Depth_Map_Estimation_from_Light_Fields.pdf
Yang Chen, Martin Alain, and Aljosa Smolic V-SENSE project Graphics Vision and Visualisation group (GV2) Trinity College Dublin
2020
深度マップ推定はコンピュータビジョンの重要な課題であり,最近ではlight fieldを利用した新しいアプローチが登場している.本論文では,既存のoptical flowに基づいて,light fieldからの新たな深度推定法を提案する.light fieldの角度次元に沿って撮影された一連の画像にoptical flow推定器を適用することで、複数の視差マップ推定値を生成する。精度と効率の両方を考慮して、我々は、我々の光学的フロー推定器として特徴フロー法を選択した。時空間エッジを考慮したフィルタリング特性のおかげで、得られる異なる視差マップ推定値は非常に一貫性があり、高速で単純な集約ステップで単一の視差マップを作成することができ、これを深度マップに変換することができます。視差マップの推定値が一貫しているので,各視差マップの推定値から深度マップを作成し,3D空間内の異なる深度マップを集約して,1つの密な深度マップを作成することもできます.
わからない単語
light field に関してはこのpdfがわかりやすそう https://www.nikon.com/about/technology/rd/pdf/nrr_vol1_08.pdf
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書誌情報
論文リンク
https://www.scss.tcd.ie/~alainm/pdf/Fast_and_Accurate_Optical_Flow_based_Depth_Map_Estimation_from_Light_Fields.pdf
著者/所属機関
Yang Chen, Martin Alain, and Aljosa Smolic V-SENSE project Graphics Vision and Visualisation group (GV2) Trinity College Dublin
conf/journal
year
2020
どんな論文か?
深度マップ推定はコンピュータビジョンの重要な課題であり,最近ではlight fieldを利用した新しいアプローチが登場している.本論文では,既存のoptical flowに基づいて,light fieldからの新たな深度推定法を提案する.light fieldの角度次元に沿って撮影された一連の画像にoptical flow推定器を適用することで、複数の視差マップ推定値を生成する。精度と効率の両方を考慮して、我々は、我々の光学的フロー推定器として特徴フロー法を選択した。時空間エッジを考慮したフィルタリング特性のおかげで、得られる異なる視差マップ推定値は非常に一貫性があり、高速で単純な集約ステップで単一の視差マップを作成することができ、これを深度マップに変換することができます。視差マップの推定値が一貫しているので,各視差マップの推定値から深度マップを作成し,3D空間内の異なる深度マップを集約して,1つの密な深度マップを作成することもできます.
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わからない単語
light field に関してはこのpdfがわかりやすそう https://www.nikon.com/about/technology/rd/pdf/nrr_vol1_08.pdf