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一种透明物体的新视角合成模型的训练方法和计算机设备

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本申请涉及一种透明物体的新视角合成模型的训练方法和计算机设备，本方法在训练时，卷积神经网络根据第一图像、第二图像和混合系数输出预测蒙版、预测衰减图和预测折射流而不是直接得到预测图像，其中，预测折射流反映新视角的光传输矩阵，使卷积神经网络学习光线经过透明物体的复杂光传输行为，再根据预测蒙版、预测衰减图和预测折射流得到透明物体在新视角下的预测图像。通过迭代训练卷积神经网络，得到新视角合成模型；通过本发明训练得到的新视角合成模型可以根据第一视角的透明图像和第二视角的透明图像，得到第一视角和第二视角之间任意视角的合成图像，且合成图像质量高。

著录项

公开/公告号CN110689514B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.11.11

原文格式PDF
申请/专利权人深圳大学;
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申请/专利号CN201910964836.6
发明设计人黄惠;吴博剑;吕佳辉;
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申请日2019.10.11
分类号G06T5/50;
代理机构深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人王永文;刘文求
地址 518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号
入库时间 2022-11-28 17:56:32

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