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本研究において確立した高速な初期推定方法および高速な推定誤り修正方法は、ライトフィールド画像に対する奥行き推定のみならず、さまざまな画像処理に応用可能なものである。このことは、本研究が多くの研究に影響を与えることを期待できることを意味する。
また、これまで実現できていなかった高速奥行き推定が達成されたことで、ライトフィールド画像を用いた奥行き推定がより実用的になった。画像から奥行きを推定することは、自動運転やセキュリティ、ロボットの自律操作などへの応用が考えられており、本研究の成果がそれらの実現に寄与することを期待する。
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