使用深度补偿展开网络增强低光光场图像

BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-10T00:00:00Z

本论文介绍了一种新颖的深度补偿展开网络（DCUNet），用于恢复低光条件下捕捉的光场图像。DCUNet采用多阶段架构模拟解决反向成像问题的优化过程，并利用中间增强结果估计光照图。每个优化阶段都包括内容相关的深度补偿模块，用于抑制噪声和光照图估计误差。此外，论文提出了伪显式特征交互模块，充分利用光场图像中的冗余信息。实验结果定性定量地证明了DCUNet相对于现有方法的优越性，并更好地保留了增强的光场图像的基本几何结构。代码将在指定URL公开。