Learning to synthesize dense focal stack and all-in-focus image from sparse focal stack

堆栈(抽象数据类型) 光学(聚焦) 计算机科学 焦距 图像(数学) 卷积神经网络 人工智能 计算机视觉 焦点 人工神经网络 基点 光学 镜头(地质) 物理 程序设计语言
作者
Fumitaka Tateiwa,Keita Takahashi,Toshiaki Fujii
标识
DOI:10.1117/12.2590813
摘要

We propose a method of synthesizing a dense focal stack and an all-in-focus image from a sparse focal stack that consists of only a few differently-focused images. Our algorithm is implemented using a convolutional neural network (CNN), which is trained to produce a denser focal stack by interpolating the input focal stack, and an all-in-focus image by fusing the dense focal stack. Experimental results show that our method can achieve better image quality than the baseline methods..
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