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Die Lichtfeld (LF) Bildgebung ist von Natur aus durch den Kompromiss zwischen räumlicher Auflösung und Winkelabtastungsdichte eingeschränkt. Um dieses Hindernis zu überwinden, wurden räumlich-gewinkelte Superauflösungsmethoden (SR) entwickelt, um eine gleichzeitige Verbesserung in beiden Dimensionen zu erreichen. Traditionelle räumlich-gewinkelte SR-Methoden behandeln räumliche und gewinkelte SR als separate Aufgaben, was zu Parameterüberschneidungen und Fehlerakkumulation führt. Während neuere End-to-End-Ansätze versuchen, eine gemeinsame Verarbeitung durchzuführen, ignoriert ihre einheitliche Behandlung dieser unterschiedlichen Probleme kritische domänenspezifische Anforderungen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schlagen wir einen domänenspezialisierten Rahmen vor, der stage-spezifische Strategien einsetzt, um domänenspezifische Anforderungen zu erfüllen. Insbesondere führen wir im gewinkelten SR-Stage ein Modul zur Modulation der Konsistenz über Schnittansichten ein, das die Kohärenz zwischen den Ansichten durch Modellierung von langfristigen Abhängigkeiten der Winkelmerkmale verbessert. Im räumlichen SR-Stage schlagen wir ein detailbewusstes Zustandsraummodell vor, um feine Details zu rekonstruieren. Schließlich entwickeln wir ein Modul zur Integration über verschiedene Domänen, das räumlich-gewinkelte Korrelationen untersucht, indem es mehrdimensionale Merkmale aus beiden Domänen kombiniert, um synergetische Optimierung zu fördern. Experimentelle Ergebnisse auf öffentlichen LF-Datensätzen zeigen erhebliche Verbesserungen im Vergleich zu aktuellen Methoden sowohl in qualitativen als auch in quantitativen Vergleichen, mit ungefähr 50% weniger Modellparametern im Vergleich zu konkurrierenden Methoden.
Mao et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.