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多遮挡场景的光场深度优化估计
标题：光场深度优化在多遮挡场景中的应用研究
摘要：
光场深度优化是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在单一视角下重建三维场景并估计深度信息具有很大的潜力。然而，在多遮挡场景中，由于遮挡物的存在，光场深度优化的准确性和稳定性会受到很大的挑战。本文通过综述了解相关文献，研究了光场深度优化在多遮挡场景中的应用，以及各种技术和方法的优缺点，为深度估计问题提供更有效的解决思路。
1.引言
1.1研究背景和意义
1.2文章结构
2.光场深度估计方法综述
2.1光场深度估计的基本原理
2.2光场深度优化方法分类
2.3相关研究进展
3.多遮挡场景下光场深度优化问题分析
3.1多遮挡场景的特点
3.2多遮挡场景下的光场深度估计挑战
3.3现有方法在多遮挡场景中存在的问题
4.针对多遮挡场景的光场深度优化方法
4.1基于传统的视觉计算方法
4.1.1多视角图像融合
4.1.2特征提取和匹配技术
4.1.3构建可见性图像
4.2基于深度学习的方法
4.2.1使用卷积神经网络（CNN）进行深度估计
4.2.2结合LSTM的深度估计模型
5.实验设计与结果分析
5.1数据集描述
5.2实验设置和评价指标
5.3实验结果与分析
6.结果讨论和未来工作展望
6.1结果讨论
6.2未来工作
7.结论
参考文献
论文正文部分的主要内容可以按照上面的大纲展开，综述已有的光场深度优化方法和多遮挡场景下的挑战。然后提出针对多遮挡场景的光场深度优化方法，可以包括传统方法和基于深度学习的方法，并进行实验设计和结果分析。最后，对实验结果进行讨论，并展望未来的研究方向。