一种基于隐式神经场景表示进行虚拟视点图像合成的方法.pdf
Jo****63
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一种基于隐式神经场景表示进行虚拟视点图像合成的方法.pdf
本发明公开了一种在多视图立体跨视图损失的基础上利用隐式神经场景表示进行虚拟视点图像合成的方法,适用于计算机视觉领域。本方法包括:获取需产生虚拟视点的图像数据集;对训练图像数据集进行预处理,在预处理阶段基于特征匹配算法Sift对输入的训练图像数据集进行特征点提取和匹配;将获得的训练图像数据和所提取特征点信息经处理后输入多层感知器网络中进行训练;将测试图像数据输入训练好的多层感知器网络,后通过体渲染得到测试的渲染图像;基于训练好的多层感知器网络生成虚拟视点图像。由此通过减少神经网络在训练拟合场景表示时的数据量
一种基于隐式表示的三维场景语义补全方法.pdf
本发明公开了一种基于隐式表示的三维场景语义补全方法,包括如下步骤:步骤1,隐式编解码网络搭建:搭建用于生成隐式表示的隐表示编码网络以及用于隐式表示解码的隐表示解码网络;步骤2,隐表示语义标签生成;步骤3,隐表示编解码网络训练:根据随机梯度下降算法,利用隐表示语义标签训练隐表示编解码网络;步骤4,体素语义补全结果生成。本发明通过解耦粒度与网络结构之间的直接联系,达到在不调整网络并重训练的前提下满足变粒度的需求的效果。本发明可以实现任意粒度的场景补全,可以满足不同的应用场合对于场景模型几何变粒度的需求。
一种基于GPU加速的虚拟视点合成方法.pdf
本发明公开了一种基于GPU加速的虚拟视点合成方法,利用基于深度图像的绘制(DIBR)技术和GPU多线程并行特性来加速合成高质量的虚拟视点图像,包括以下步骤:首先对左右两个参考视点的深度图像进行平滑处理;其次,通过3D映射将平滑处理后的左右两个参考视点的深度图像中各像素点的二维平面坐标还原到三维空间;然后使用图形学API渲染将三维空间中的坐标投影到虚拟视点成像平面,得到合成虚拟视点图像;最后,对合成虚拟视点图像进行空洞填补。本发明能够利用GPU强大的并行计算能力,对传统的虚拟视点合成算法进行加速,有效的减少
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一种基于深度图像的新视点合成方法,对左右参考视点处的纹理图与深度图进行三维变换;搜索左右参考视点深度图中对象的边缘,将边缘像素进行三维变换到新视点处,然后将新视点处对应的深度像素点抹去;对得到的深度图进行中值滤波,并将经过滤波之后的图像与经三维变换得到的深度图进行对比,标记出变化的像素点;对被标记的像素点进行反向投影,投影到原先的参考视点处,再将初始参考纹理图中的像素值,赋给新视点图像中,与被标记像素点坐标相同的像素;再对得到的新视点图像的遮挡区域进行插值;对残留的空洞进行修复,得到最终的新视点图像。本发
一种虚拟视点图像的版权保护方法.pdf
本发明公开了一种虚拟视点图像的版权保护方法,其根据人类视觉掩蔽效应提取最小可察觉变化步长阈值来对彩色图像嵌入不同强度的水印信息,根据深度图像不同区域的失真对虚拟视点绘制的影响来对深度图像嵌入不同强度的水印信息,这样大大提高了水印的嵌入强度和鲁棒性;然后采用基于深度图像的绘制得到虚拟视点彩色图像和虚拟视点深度图像,并设计不同的水印提取方法从虚拟视点彩色图像和虚拟视点深度图像中提取基本层和增强层水印图像,并通过融合得到最终的水印图像,从而实现对虚拟视点图像的水印盲检测,达到版权保护的目的。