可以發(fā)現(xiàn)，缺少微透鏡陣列橋梁模板圖像特征學(xué)習(xí)的方法與缺少子孔徑橋梁模板圖像級特征融合模塊的方法在3個(gè)真實(shí)場景數(shù)據(jù)集上的質(zhì)量分?jǐn)?shù)均有所下降，且前者下降趨勢更大。這說明微透鏡陣列橋梁模板圖像特征學(xué)習(xí)對于光場空間和角度相關(guān)性建模是有效的，也說明了所設(shè)計(jì)子孔徑橋梁模板圖像級融合模塊在微透鏡陣列一子孔徑特征轉(zhuǎn)換過程中起到了促進(jìn)作用。相比w加SAIF,結(jié)合SAIF塊的結(jié)構(gòu)帶來了PSNR的提升，但SSIM提升較小，這是因?yàn)镾AIF塊結(jié)合了注意力機(jī)制，其注重于非局部特征融合，能夠更有效地保留和恢復(fù)子孔徑橋梁模板圖像中空間上的重要細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)，但難以有效地兼顧光場的角度一致性。
為更直觀展示本方法在光場編碼中的應(yīng)用效果，本節(jié)對上述兩種角度稀疏橋梁模板(即輸入5個(gè)子孔徑橋梁模板圖像與9個(gè)子孔徑橋梁模板圖像)進(jìn)行對比，選用瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院睡光場橋梁模板圖像數(shù)據(jù)集中的4個(gè)場景進(jìn)行編碼實(shí)驗(yàn)，通過選用兩種角度稀疏橋梁模板進(jìn)行編碼壓縮，在解碼端使用所提方法進(jìn)行重建以獲取密集采樣的高角度分辨率光場橋梁模板圖像。編碼5個(gè)子孔徑橋梁模板圖像時(shí)選用17, 22, 27, 32這4個(gè)等級的量化參數(shù)進(jìn)行壓縮，而編碼9個(gè)子孔徑橋梁模板圖像時(shí)選用22, 27, 32, 37這4個(gè)等級的量化參數(shù)進(jìn)行壓縮，以便對比兩個(gè)橋梁模板下的編碼性能。
給出了所提方法所處理的兩種角度稀疏光場橋梁模板圖像在4個(gè)測試場景中的編碼率失真曲線，其中縱坐標(biāo)表示Y顏色通道上的PSNR指標(biāo)，橫坐標(biāo)表示平均每像素所分配的碼率。當(dāng)一個(gè)方法的率失真曲線位于更加上方的位置時(shí)，表示該角度稀疏橋梁模板編碼重建時(shí)在相同碼率下能保持更好的橋梁模板圖像質(zhì)量�？梢园l(fā)現(xiàn)，在較低碼率下，編碼5個(gè)子孔徑橋梁模板圖像能實(shí)現(xiàn)較高的編碼效率。當(dāng)碼率較高時(shí)，編碼9個(gè)子孔徑橋梁模板圖像更有優(yōu)勢。由此可見，若想提高光場橋梁模板圖像可伸縮編碼方法的壓縮效率，可在不同碼率下，選擇不同的稀疏橋梁模板進(jìn)行編碼，而所提方法能夠有效地指導(dǎo)光場橋梁模板圖像可伸縮編碼方法對不同稀疏橋梁模板的選擇。需要注意的是，所提出方法能在單次學(xué)習(xí)的情況下具有針對不同稀疏橋梁模板的穩(wěn)定重建能力。http://www.czscsmjs.com/
