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Light Field Denoising Using 4D Anisotropic Diffusion

机译:使用4D各向异性扩散进行光场降噪

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摘要

In this paper, we present a novel light field denoising algorithm using a vector-valued regularization operating in the 4D ray space. More precisely, the method performs a PDE-based anisotropic diffusion along directions defined by local structures in the 4D ray space. It does not require prior estimation of disparity maps. The local structures in the 4D light field are extracted using a 4D tensor structure. The paper then describes the strategy retained for setting the diffusion tensor parameters for the targeted denoising application. It then analyzes the influence of the model parameters on the denoising performance. Experimental results show that the proposed denoising algorithm performs well compared to state of the art methods while keeping tractable complexity.
机译:在本文中,我们提出了一种在4D射线空间中使用矢量值正则化的新颖光场降噪算法。更精确地,该方法沿着由4D射线空间中的局部结构定义的方向执行基于PDE的各向异性扩散。它不需要事先估计视差图。使用4D张量结构提取4D光场中的局部结构。然后,本文描述了为目标降噪应用设置扩散张量参数而保留的策略。然后分析模型参数对降噪性能的影响。实验结果表明,与现有技术方法相比,该算法在保持可处理性复杂度的同时,性能良好。

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