Depth estimation of light field based on correction occlusion perception

Method	Backgammon	Dots	Stripes	Boxes	Cotton	Dino	Sideboard
LF（2015）	11.52	5.42	17.09	17.43	9.17	1.16	5.07
LF_OCC（2016）	20.99	3.02	8.09	9.85	1.07	1.14	2.30
SPO（2016）	3.24	4.87	6.68	9.11	1.31	0.31	1.02
EPINET（2018）	1.91	1.60	0.27	6.04	0.22	0.15	0.81
LFATT（2020）	1.81	0.99	0.22	4.00	0.21	0.09	0.53
Ours	1.51	1.19	0.22	2.94	0.21	0.10	0.49

Table 2. Comparison of BadPix index

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Table 2. Comparison of BadPix index

Method	Backgammon	Dots	Stripes	Boxes	Cotton	Dino	Sideboard
LF（2015）	4.77	5.33	34.88	38.42	21.36	45.12	35.42
LF_OCC（2016）	39.53	23.46	21.08	55.14	33.72	48.89	51.15
SPO（2016）	7.62	34.91	14.86	29.53	13.71	16.36	28.81
EPINET（2018）	2.93	18.57	1.53	18.66	2.22	3.22	11.82
LFATT（2020）	2.55	2.84	4.29	18.97	0.70	2.34	7.24
Ours	2.60	1.53	1.88	13.87	0.65	2.08	7.22

Table 3. Average run times
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Table 3. Average run times
Algorithm Time
LF（2015） 1 009.25
LF_OCC（2016） 519.90
SPO（2016） 2 115.00
EPINET（2018） 1.98
LFATT（2020） 5.86
Ours 1.52

Table 4. Ablation experiment
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Table 4. Ablation experiment
Model BadPix/% MSE/pixel
Baseline 2.87 1.047
Baseline+SC 2.74 0.960
Baseline+SC+SA 2.02 0.853

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Jing NI, Huiping DENG, Sen XIANG, Jin WU. Depth estimation of light field based on correction occlusion perception[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2024, 39(9): 1264

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