摘要
本发明公开了一种基于超分形多模态深度融合的虚拟视点遮挡区域修复方法,属于计算机视觉与图像处理技术领域,利用构建的超分形多层级特征融合网络对输入图像进行多模态特征提取;利用构建的深度估计模型对输入图像的遮挡区域周边进行深度信息估计,以获取遮挡区域填充内容;基于获取的遮挡区域填充内容的多模态特征,从给定的修复方案中选择当前修复方案,并根据当前修复方案中各模态特征的权重,对输入图像的遮挡区域进行初步修复;对初步修复的效果进行评估,且在修复效果不符合预期时,不断优化当前修复方案的各模态特征的权重,直至输出遮挡区域修复效果满足预期的图像。本发明能够提高虚拟视点的质量和视觉效果。
技术关键词
多模态深度
修复方法
生成器网络
语义特征
多层级特征
生成对抗网络
运动特征
图像配准方法
纹理特征
多模态特征
分形插值算法
物体三维姿态
视网膜神经节细胞
系统为您推荐了相关专利信息
预测分析方法
地质勘探数据
数字高程数据
分布特征
掩膜
化计算方法
显卡
图像检测系统
语义特征
注意力机制
编码特征
语音生成方法
人面部图像
文本
音频特征
道路积水检测方法
多头注意力机制
特征信息融合
位置特征信息
网络结构