维吉尼亚理工学院开发了一个深度学习图像修复模型,可以将单个RGB-D输入图像,转换成3D照片,该模型能感测空间背景,迭代地合成出被前景遮挡位置的颜色和深度内容,研究人员提到,他们使用标准图像引擎就能渲染出3D照片,比起目前最新的技术,生成的结果有较少的伪影。
3D图片指得是以相机以及基于图像的合成技术,呈现出具新颖视角的合成照片,让观看者能够小角度移动镜头,看到部分被前景遮蔽的景物,这种新的图像呈现方式,与旧的2D照片比起来,提供更丰富的沈浸体验,可让图片内容在虚拟实境中栩栩如生,而且即便是以视差的方式在平面显示器呈现,视觉效果也十分良好。
研究人员在发表的论文中提到,过去以图像为基础的重建与渲染技术,都需要多张的照片,或是特殊的硬件配合,但他们所应用的方法,可以只用一张RGB-D图片当作输入,就能产出3D照片,深度资讯可以来自手机的双镜头立体视觉,也能够来自于单一RGB的估计。
这个方式与脸书所提供3D Photos功能的原理类似,目的都是要利用手机镜头,降低生成3D照片的障碍,脸书3D Photos只要使用手机的双镜头拍摄一张包含颜色与深度资讯照片,就能产生出3D图片,而研究人员提到,脸书使用分层深度图像(Layered Depth Image,LDI),虽可在行动装置上快速执行,但是其使用各项同性扩散(Isotropy Diffusion)算法修补空隙,导致结果过于平滑,无法分辨出材质与结构。
研究人员提出的方法以CNN为基础,可以在图像转换过程中显示更少的伪影,但是要应用一个全域CNN解决一整个问题有其困难度,因此研究人员将问题拆分成许多局部修复子问题,每个子问题相当于处理一张图片,因此就能够应用标准的CNN算法,而且与以往其他方法不同的是,这个新方法不预先固定图像层数,而是能适应输入图片的局部深度资讯复杂度,产生不同数量的图层。
研究人员评估新方法处理野外拍摄照片的能力,使用来自于双摄影镜头iPhone X所拍摄的彩色图片以及深度图,研究人员提到,脸书的3D Photos虽然可以在遮蔽区域较细小的图片表现良好,但是在较大的遮蔽区域,伪影变得清晰可见,而研究人员提出的新方法,可以在大多数时候填充视觉合理的内容以及结构。
研究人员将新方法应用在以不同条件拍摄的照片,以验证其效能,在大部分情况下,他们的方法都能表现良好,不过,在栏杆和栅栏等复杂的场景仍会失误。
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