[发明专利]一种基于深度辅助全分辨率网络的新视点图像合成方法在审
| 申请号： | 201810189645.2 | 申请日： | 2018-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN108416751A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于深度辅助全分辨率网络的新视点图像合成方法，其主要内容包括：深度辅助全分辨率网络、损失函数、训练，其过程为，全分辨率网络的编码器部分先从输入图像中提取重要的局部特征，然后深度预测器通过探测全局图像信息后在大型图像数据集上预先训练，从而估计输入图像的深度图，接着将局部特征和深度馈送到解码器，并指示目标视点位置的双通道映射，最后基于流的变形，解码器将组合的特征转换成扭曲场来合成最终的目标图像。本发明设计了一个全分辨率的网络，以相同的输入分辨率提取局部图像特征，防止最终合成图像中的模糊伪影，有助于获得分辨率高、质量高的图像。 | ||
| 搜索关键词： | 全分辨率 合成 解码器 局部特征 视点图像 输入图像 网络 图像 局部图像特征 输入分辨率 大型图像 目标图像 全局图像 深度预测 视点位置 损失函数 特征转换 指示目标 编码器 扭曲场 深度图 数据集 双通道 分辨率 伪影 映射 变形 探测 模糊 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度辅助全分辨率网络的新视点图像合成方法，其特征在于，主要包括深度辅助全分辨率网络(一)；损失函数(二)；训练(三)。
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