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公开(公告)号：CN113450274A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110698713.X
申请日：2021-06-23
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开公开的一种基于深度学习的自适应视点融合方法及系统，包括：获取左参考视点深度图和彩色图、右参考视点深度图和彩色图；将左参考视点深度图和彩色图、右参考视点深度图和彩色图分别经过三维映射，获得左合成图像、右合成图像、左几何位置偏差、右几何位置偏差和合成深度图；用左合成图像的信息填补右合成图像的空洞，获取校正后右合成图像，用右合成图像的信息填补左合成图像的空洞，获取校正后左合成图像；将校正后右合成图像、校正后左合成图像、左几何位置偏差、右几何位置偏差和合成深度图输入训练好的神经网络模型中，获得合成彩色图。获得了高质量的合成彩色图。
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公开(公告)号：CN116681825A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310630661.1
申请日：2023-05-29
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的时空域增强虚拟视点合成方法及系统，包括：获取待处理的左右视点的三帧连续图像及其对应的深度图；基于左右视点的图像及深度图，利用基于深度图的图像绘制技术，获得虚拟视点的图像及对应的几何误差；基于虚拟视点的图像及其对应的几何误差，通过建模几何误差和像素偏移之间的关系，将偏移像素对齐到正确的位置；将对齐后的不同视点下的图像进行视点融合，获得融合图像；其中，在视点融合中基于注意力机制引入不同视点图像对应的几何误差；将获得的融合图像进行空域的空洞填补和增强后，基于中间帧融合图像与其前一帧和后一帧融合图像之间的偏移量预测结果，进行融合图像的时域多帧增强处理。
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公开(公告)号：CN113450274B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110698713.X
申请日：2021-06-23
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开公开的一种基于深度学习的自适应视点融合方法及系统，包括：获取左参考视点深度图和彩色图、右参考视点深度图和彩色图；将左参考视点深度图和彩色图、右参考视点深度图和彩色图分别经过三维映射，获得左合成图像、右合成图像、左几何位置偏差、右几何位置偏差和合成深度图；用左合成图像的信息填补右合成图像的空洞，获取校正后右合成图像，用右合成图像的信息填补左合成图像的空洞，获取校正后左合成图像；将校正后右合成图像、校正后左合成图像、左几何位置偏差、右几何位置偏差和合成深度图输入训练好的神经网络模型中，获得合成彩色图。获得了高质量的合成彩色图。
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