초록
4D 라이트 필드(LF) 이미지에서 깊이(이질성) 추정은 최근 몇 년간 연구 주제로 다뤄져 왔다. 대부분의 기존 연구는 정적 4D LF 이미지로부터 깊이를 추정하는 데 집중하였으며, 시간 정보 즉, LF 영상(비디오)을 고려하지 않았다. 본 논문은 4D LF 영상에서 깊이를 추정하기 위한 엔드 투 엔드 신경망 아키텍처를 제안한다. 또한, 딥러닝 기반 방법의 학습에 사용할 수 있는 중규모의 합성 4D LF 영상 데이터셋을 구축하였다. 합성 및 실제 4D LF 영상에 대한 실험 결과를 통해, 시간 정보가 노이즈가 많은 영역에서 깊이 추정 정확도 향상에 기여함을 확인하였다. 데이터셋과 코드는 다음 링크에서 제공된다: https://mediaeng-lfv.github.io/LFV_Disparity_Estimation