光場画像の顕著性検出における検出対象の不完全さやエッジのぼやけという問題に対し、本論文はエッジ誘導に基づく光場画像の顕著性検出手法を提案する。エッジ強調ネットワークを用いて全焦点画像の主体図とエッジ強調図を抽出し、主体図と焦点スタック画像から抽出した特徴を組み合わせて初期顕著性図を得ることで、検出結果の精度と完全性を向上させる。初期顕著性図とエッジ強調図は特徴融合モジュールを通じてエッジ特性情報のさらなる学習を行い、エッジの細部情報を強調する。最後に境界混合損失関数を使用して、境界がより鮮明な顕著性図を最適化する。実験結果は、本論文で提案したネットワークが最新の光場画像データセットにおいて、F値とMAEがそれぞれ0.88と0.046となり、既存のRGB画像、RGB-D画像、光場画像の顕著性検出アルゴリズムよりも優れた性能を示すことを示している。提案手法は複雑なシーンから完全な顕著対象をより正確に検出し、エッジが鮮明な顕著性図を取得できる。

顕著性検出;深層学習;光場画像;畳み込みニューラルネットワーク;エッジ検出ネットワーク