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摘要
光场相机可以同时从多个视点记录场景的方向和光强信息，因此，光场图像具有更大的信息量及更强的可塑性。随着光场技术的发展，针对光场图像的深度估计逐渐成为研究热点，但多遮挡是尚未得到解决的技术难点问题。为此，提出了一种多遮挡场景的光场图像深度优化估计方法。该方法使用优化的高低阈值比的Canny边缘检测算法提取遮挡区域的边缘，在传统的AP聚类算法中引入了迭代加权更新的带加速算子，有效地提高了聚类的精度，较好地解决光场深度估计中的多遮挡问题。采用匹配成本估计初始深度，使用马尔科夫随机场对初始深度结果进行优化处理，得到最终的深度估计结果。实验结果表明，与现有的基于光场图像的深度估计方法相比，本方法不仅抗多遮挡效果显著，而且获得了更低的MSE值，得到了更好的深度估计结果。
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单位长春理工大学; 长春理工大学光电信息学院
