自由立体显示中基于深度卷积神经网络的虚拟视点生成方法
传统虚拟视点生成采用像素填充法对生成的虚拟视点图像进行空洞填充和伪影修复,其修复效果无法满足自由立体显示需求.为了获取高质量的虚拟视点图像,提出了一种基于深度卷积神经网络的虚拟视点生成方法.该方法采用随机初始化的深度卷积神经网络作为图像先验,经过卷积神经网络结构的不断迭代,对虚拟视点图像的空洞和伪影进行修复,并将得到的高质量虚拟视点图像合成为自由立体图像,用于自由立体显示.修复后的虚拟视点图像的PSNR均值为25.6,相比传统像素填充方法有明显提升.实验结果表明,所提方法能够实现高质量的自由立体显示效果.
自由立体显示、虚拟视点生成、深度卷积神经网络、图像修复
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TB133(工程基础科学)
国家重点研发计划2017YFB1002900
2019-12-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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