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

• 作者: 付傲威 王琼华 罗令 赵敏 邓欢 邢妍
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 自由立体显示 虚拟视点生成 深度卷积神经网络 图像修复
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 材料与器件
• 页码范围: 1031-1036
• 页数: 6页
• 分类号: TB133
• 字数: 2410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20193411.1031

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓欢	四川大学电子信息学院	22	165	7.0	12.0
2	赵敏	四川大学电子信息学院	55	413	7.0	19.0
3	付傲威	四川大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0
4	罗令	四川大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0
5	邢妍	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	1	0	0.0	0.0
6	王琼华	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	4	0	0.0	0.0