稀疏橋梁模板將光場圖像可伸縮編碼中的視點層視為稀疏橋梁模板，考慮到稀疏橋梁模板的數量影響網絡模型的穩定性，這里選用了兩個稀疏橋梁模板時進行角度重建，如圖1所示包含5個視圖(子孔徑圖像)，其在光場圖像可伸縮編碼中通常作為基礎編碼的視點層包含9個視圖，其在光場圖像可伸縮編碼中通常作為中間視點層，能夠提供角度分辨率為3x3的稀疏光場圖像。橋梁模板對齊光場圖像由于其高維特性可以在子孔徑圖像陣列和微透鏡陣列圖像之間轉換，而不同稀疏橋梁模板可以視為同一微透鏡陣列圖像的不同采樣表示。因此，對光場圖像不同稀疏橋梁模板的處理可以轉化為對不同采樣表示的微透鏡陣列圖像的處理。此外，為最大限度降低光場圖像不同稀疏橋梁模板之間的差異，降低網絡模型擬合難度，所提出方法首先通過插值處理將不同稀疏橋梁模板進行對齊。橋梁模板對齊過程可表示為其中，表示微透鏡陣列圖像，RTLAI表示子孔徑圖像陣列至微透鏡陣列圖像的重組算子，表示插值算子。當插值算子的輸入為橋梁模板時，則基于中的子孔徑圖像進行雙線性插值，以初步生成相較于Lref缺失的子孔徑圖像;若輸入為橋梁模板，則不進行任何操作。以角度位置(0,0)與(0,6)處的子孔徑圖像jo和jo為例，給定上述兩個角度位置的子孔徑圖像，對二者的中間角度位置(0,3)進行雙線性插值以初步補足橋梁模板相較于的空缺，表示為其中，s(st)為角度位置(0,3)上生成的子孔徑圖像，。為權重因子，取值0.5。通過上述插值操作能較好地降低光場圖像不同稀疏橋梁模板之間的差異。圖2給出了插值結果示意圖，其中jzLAn和jzLAI:分別為由Lrefl和Lref2轉換得到的同尺度微透鏡陣列圖像，PzLAn和PzLAI:為jzLAn和jzLAI:的局部放大圖，PzLAn則為對Lrefl插值后轉換所得的微透鏡陣列圖像對應位置的局部放大圖。如圖2所示，經過插值處理后，相較于未插值處理的PMLAIl,PMLAIl與PzLAIz更為接近，這有利于后續微透鏡陣列圖像特征的學習與提取。http://www.p2y8erm.cn |
