退化信息引导的水下光场图像增强与角度重建

与传统二维RGB成像不同，四维光场成像能从多角度捕捉场景，自带几何信息。这一特性有望解决水下成像难题。本文借助四维光场图像的角度特性，提出基于退化信息引导的水下四维光场图像增强与角度重建网络。该网络学习下采样后各角度水下图像的退化信息，并将退化信息转化为卷积核传递给原尺寸的水下光场图像，实现不同角度的水下图像间退化信息的高效交换。充分利用水下光场图像的退化信息和空间-角度信息，所提网络能更好地完成水下光场的图像增强与角度重建。同时针对光场特性提出了空间-角度聚合卷积，通过计算中心像素与其他视图像素的梯度差，高效学习不同视图间纹理信息的关联性。通过定量实验以及定性实验，充分验证了该网络设计的有效性。