Dissertação

{en_GB=Deep Depth from Plenoptic Images} {} EVALUATED

{pt=As câmaras plenópticas projectam um ponto 3D discriminando as contribuições dos raios de luz para vários viewpoints. Estas permitem o desenvolvimento de métodos de estimação de profundidade, como profundidade através de foco, como presente na rede neuronal DDFFNet apresentada por Caner Hazirbas \etal. O treino da DDFFNet tem implícito uma geometria de câmera específica, definida pelo array de microlentes e a configuração (zoom e focus) da lente principal. Nesta dissertação aumentamos o intervalo de aplicação da rede ao aceitar como input intervalos de disparidade maiores que podem ser obtidos através de configurações ou câmaras diferentes. A metodologia proposta envolve converter um campo de visão e um intervalo de profundidade em configurações dentro das treinadas pela DDFFNet. A conversão dos dados de input é baseada na estimação de gradientes (structure tensor) presentes no light field. Os resultados mostram que estimação de profundidade é possivel para câmaras variadas mesmo usando a DDFFNet treinada originalmente., en=Plenoptic cameras image a 3D point by discriminating light rays contributions towards various viewpoints. They allow developing depth estimation methods, such as depth from focus as found in the deep neural network DDFFNet by Hazirbas et al. The training of the DDFFNet has implicit a specific camera geometry, defined by the microlens array and the configuration (zoom and focusing) of the main lens. In this paper we augment the network application range by accepting larger input disparity ranges that can be obtained by different configurations or cameras. The proposed methodology involves converting a field of view and a depth range into the settings where the DDFFNet has been trained. The conversion of the input data is based in the estimation of gradients (structure tensor) on the light field. Results show that depth estimation is possible for various cameras while using the originally trained DDFFNet.}
{pt=Câmaras plenópticas, Light Fields, Redes Neuronais, DDFFNet, en=Plenoptic Cameras, Light Fields, Deep Neural Networks, DDFFNet}

Novembro 23, 2018, 13:0

Orientação

ORIENTADOR

José António Da Cruz Pinto Gaspar

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Nuno Miguel Barroso Monteiro

ISR

Engenheiro