ハードウェア制限により光場画像の角度分解能が低い問題に対し、3Dエピポーラ平面画像の融合による光場角度超解像再構成手法を提案する。本手法はまず入力画像を異なる視差方向に従って並べて特徴抽出を行い、入力画像の視差信息を十分に活用して深度推定の精度を向上させる。深度マップを利用して入力画像を新たな視点位置にマッピングし、初期合成光場を生成する。再構成光場画像がより良いディテール情報および幾何的整合性を保持できるように、水平および垂直の3Dエピポーラ平面画像融合再構成ブランチにより初期合成光場に対してそれぞれ水平融合再構成と垂直融合再構成を行い、その後両者の結果を混合再構成して最終的に高角度分解能の光場画像を生成する。実験結果は、既存手法と比較して、本手法が合成光場データセットおよび実世界光場データセットの両方で再構成性能を向上させ、ピーク信号対雑音比が最大1.99％向上し、再構成光場の品質を効果的に高めたことを示している。

光場;超解像再構成;3Dエピポーラ平面画像;畳み込みニューラルネットワーク