Light field imaging introduced the capability to refocus an image after capturing. Currently there are two popular methods for refocusing, shift-and-sum and Fourier slice methods. Neither of these two methods can refocus the light field in real-time without any pre-processing. In this paper we introduce a machine learning based refocusing technique that is capable of extracting 16 refocused images with refocusing parameters of \alpha=0.125,0.250,0.375,...,2.0 in real-time. We have trained our network, which is called RefNet, in two experiments. Once using the Fourier slice method as the training -- i.e., "ground truth" -- data and another using the shift-and-sum method as the training data. We showed that in both cases, not only is the RefNet method at least 134x faster than previous approaches, but also the color prediction of RefNet is superior to both Fourier slice and shift-and-sum methods while having similar depth of field and focus distance performance.


翻译:光场成像在捕获后引入了重新定位图像的能力。 目前,有两种流行的重新定位、 变和变和和 Fourier 切片方法。 这两种方法都无法在不预处理的情况下实时重新定位光场。 在本文中, 我们引入了一种基于机器学习的重新定位技术, 这种技术可以提取16个重新定位的图像, 其重新定位参数为 \ ALpha=0. 125, 0. 250, 0.375,.... 2. 0。 我们已经在两次实验中培训了我们的网络, 称为 RefNet 的网络。 一旦使用Fourier 切片方法作为培训, 即“ 地面真相” 数据, 而另一种方法则使用转换和合并方法作为培训数据 。 我们显示, 在这两种情况下, RefNet 方法不仅比以前的方法更快 134x, 而且 RefNet 的彩色预测也优于 Fourier 切片和 轮和 和制片方法, 同时具有相似的外观和聚焦距离性能 。

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