summarized by : Yoitsu Takahashi
Shuo Zhang, Youfang Lin, Hao Sheng
ライトフィールドカメラ画像(光線の角度情報と空間情報を同時記録できる)における分解能が低い課題について、残差CNNベースの手法(resLF)で超解像を行う。
ライトフィールド画像をサブピクセルオフセットを持つ画像スタックに分け各ブランチで固有の対応関係を学習。次に異なる空間方向の残差情報を各ブランチから計算、最後に高周波の詳細を補完し超解像画像を得る。
SOTA達成。定量的にも定性的にも既存手法より優れる。
またエピポーラ特性をよく保存することができる。