摘要
本发明公开了一种利用噪声图像实现新视图合成的方法,所述方法如下:(1)从噪声图像中得到初始位姿并初始化3D高斯椭球体;(2)利用盲图像去噪网络从噪声图像中获取高质量图像并提取初始的噪声分布;(3)利用噪声提取网络从原始噪声图像中提取精细的噪声分布;(4)将3D高斯椭球体从场景中渲染得到预测的图像,设计RM网络联合图像、视角与位置信息,学习每像素的噪声掩码,利用噪声掩码将提取的噪声分布加权,模拟真实噪声;(5)利用模拟的噪声分布与3D高斯椭球体渲染的图像结合,预测噪声图像;(6)优化特征提取网络和3D高斯椭球体的属性。该方法能够利用一系列带噪声的图像重建出清晰场景并合成任意视角下的清晰视图。
技术关键词
噪声图像
噪声提取
特征提取网络
sigmoid函数
视角
协方差矩阵
光栅化技术
像素
RGB特征
多层感知机
排序算法
残差网络
颜色
图像重建
定义
场景
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图像分类方法
特征提取网络
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样本
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卷积模块
视角
特征提取模块
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特征提取网络
粒子群优化算法
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CT扫描图像