フォーカスからの形状における深度強調のための適応的重み付きガイド画像フィルタリング

従来のフォーカスからの形状（SFF）手法は、複数のフォーカス画像のシーケンスから深度エッジおよび微細な構造的詳細を十分に保持することができない。さらに、複数のフォーカス画像のシーケンスに含まれるノイズは、深度マップの精度に悪影響を及ぼす。本稿では、上記の問題に対処するため、適応的重み付きガイド画像フィルタリング（AWGIF）を活用したSFFに基づく新たな深度強調アルゴリズムを提案する。本手法では、従来のSFFによって推定された初期深度マップを、適応的重み付きガイド画像フィルタリング（AWGIF）を用いてベース層とディテール層に分解する。精緻化された深度マップにおけるエッジの正確な保持を実現するため、ガイド画像は複数のフォーカス画像シーケンスから構築され、AWGIFの重み係数を用いてノイズを抑制しつつ、微細な深度ディテールを強調する。実物および合成オブジェクトを用いた実験により、提案手法が従来手法に比べてノイズ耐性に優れ、深度エッジおよび微細な構造的詳細の保持能力に優れていることが示された。