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申请/专利权人：深圳优立全息科技有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于图像虚化的图像立体成像方法及相关装置，用于提高基于图像虚化的图像立体成像的准确率。包括：将每个待处理图像的像素深度数据及多个待处理图像输入目标虚化网络模型进行图像虚化处理，得到多个目标虚化图像；对每个目标虚化图像进行图像景深数据提取，得到景深数据集，进行图像清晰度调节权重计算得到清晰度调节权重；进行帧间深度一致性校验，当校验通过时，对每个目标虚化图像进行图像展示序列生成，得到目标图像展示序列；对目标图像展示序列进行基于多个预设深度层次的图像虚化成像，得到目标立体虚化图像，对目标立体虚化图像进行实时渲染，得到目标立体三维展示图像。

主权项：1.一种基于图像虚化的图像立体成像方法，其特征在于，所述基于图像虚化的图像立体成像方法包括：将预置的多个待处理图像输入预置的深度估计网络进行像素深度分析，得到每个所述待处理图像的像素深度数据；对每个所述待处理图像的像素深度数据进行数据划分，得到训练数据集以及验证数据集，通过所述训练数据集对预置的初始虚化网络模型进行模型训练，并通过所述验证数据集对所述初始虚化网络模型进行参数更新，得到目标虚化网络模型；将每个所述待处理图像的像素深度数据以及多个所述待处理图像输入所述目标虚化网络模型进行图像虚化处理，得到多个目标虚化图像；具体包括：将每个所述待处理图像的像素深度数据输入所述目标虚化网络模型进行像素值缩放范围标定，得到目标像素值缩放范围；基于所述目标像素值缩放范围，将多个所述待处理图像输入所述目标虚化网络模型进行前向传播处理，得到多个初始虚化图像；对多个所述初始虚化图像进行虚化相似性指数计算，得到每个所述初始虚化图像对应的虚化相似性指数；对每个所述初始虚化图像对应的虚化相似性指数进行指数梯度分析，得到指数梯度变化数据；通过预置的梯度下降算法对所述指数梯度变化数据进行图像优化参数计算，得到目标图像优化参数；通过所述目标图像优化参数对多个所述初始虚化图像进行图像虚化调整，得到多个所述目标虚化图像；对每个所述目标虚化图像进行图像景深数据提取，得到每个所述目标虚化图像的景深数据集，通过每个所述目标虚化图像的景深数据集进行图像清晰度调节权重计算，得到每个所述目标虚化图像的清晰度调节权重；通过每个所述目标虚化图像的清晰度调节权重，对每个所述目标虚化图像进行帧间深度一致性校验，当校验通过时，对每个所述目标虚化图像进行图像展示序列生成，得到目标图像展示序列；对所述目标图像展示序列进行基于多个预设深度层次的图像虚化成像，得到目标立体虚化图像，并对所述目标立体虚化图像进行实时渲染，得到目标立体三维展示图像。

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