《表3 基于预测的光场压缩算法对比》

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《光场数据压缩研究综述》

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基于文献[76]算法思想，文献[78]在两部分子视点图像中选取16个视点图像，然后利用选取的16幅视点图像中的9幅线性逼近其余的7幅子视点图像；在重建过程中，首先重建选取的16幅子视点图像，然后通过卷积神经网络（CNN）模型虚拟合成其他视点图像。相比HEVC，该方法能够节省50%以上的码率。文献[79]方法与JPEG Pleno光场编码器框架类似，选取少量的参考视点，利用深度图预测非参考视点，实验结果表明该方法比文献[56]和文献[46]算法性能更好。表3列出了基于预测的主要算法对比，包括压缩时输入的光场数据格式、算法优缺点及性能对比等。