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申请/专利权人：深圳市易快来科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的2视点裸眼3D排图算法，具体涉及图像数据处理技术领域，本发明选用两台同型号的相机拍摄不同场景、不同拍摄主体的多组左右视点图像，在拍摄完成后对拍摄图像进行图像校正，有利于降低三维重建图像误差，将属于同一被拍摄主体的左右视点图像输入至构建的三维卷积网络模型中经过模型处理后得到对应的左右视点融合视差图，后将视差值转化为深度距离值，并基于视差值、深度距离值、相机参数以及相似三角形原理计算被拍摄主体世界坐标系下的三维坐标进行三维重建，有利于提高三维重建几何还原度、色彩还原度以及三维模型深度信息反馈准确率。

主权项：1.一种基于机器学习的2视点裸眼3D排图算法，其特征在于：包括以下步骤：S1：选用两台同型号的相机拍摄不同场景、不同拍摄主体的多组左右视点图像，在拍摄完成后对拍摄图像进行图像校正；S2：图像校正结束后判断图像质量是否满足设定标准，满足设定标准则进入图像存储设置，不满足设定标准则继续进行图像校正直至图像质量满足设定标准；S3：将属于同一被拍摄主体的左右视点图像输入至构建的三维卷积网络模型中经过模型处理后得到对应的左右视点融合视差图，后将视差值转化为深度距离值，并基于视差值、深度距离值、相机参数以及相似三角形原理计算被拍摄主体世界坐标系下的三维坐标进行三维重建，三维重建结束后计算三维重建精度系数；S4：基于构建好的三维模型，利用计算机图形学技术生成左右眼视角的立体图像后对生成的立体图像对进行优化处理，自定义选择裸眼3D显示技术后将左右眼视角的立体图像输入至裸眼3D排图设计模型中生成不同场景的三维显示布局；S5：采集生成的显示场景中每个物体的左右眼视角立体图像中对应点视差一致的点数量、对应点视差不一致的点数量、正确反映场景深度信息的物体数量、错误反映场景深度信息的物体数量、原始场景与显示场景色彩正确还原的场景区域面积、原始场景与显示场景色彩未正确还原的场景区域面积、显示场景中每个三维重建图像的三维重建精度系数、显示场景中每个三维重建图像外表面纹理细节的清晰度达标系数和匹配准确率系数、显示场景图像分辨率和帧率；S6：基于采集到的数据分别计算显示场景立体效果指数、显示场景真实性指数以及显示场景视觉效果指数；S7：基于显示场景立体效果指数、显示场景真实性指数以及显示场景视觉效果指数计算三维排图效果综合评估指数。

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