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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于生成多平面图像场景重建的新视点合成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116342679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310373853.9，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种基于生成多平面图像场景重建的新视点合成方法是由霍智勇;刘文静设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成多平面图像场景重建的新视点合成方法在说明书摘要公布了：一种基于生成多平面图像场景重建的新视点合成方法，将以Transformer作为网络的主干并通过多平面图像重建场景，克服了之前基于卷积网络生成多平面场景表示的感受野受限所带来的问题，Transformer能够捕获远距离依赖特征，能够克服视点外推时出现堆叠重影的问题，同时，通过远距离依赖特征，一些去遮挡部分也能得到很好的推测；引入Transformer捕获全局特征的特性，同时也结合卷积网络的局部特征，保留了卷积固有的归纳偏置，有利于网络尽可能保留更多所需要的特征，使得网络有更好的泛化性；混合Transformer和卷积网络可以使多平面场景表示应用到更多真实场景中。

本发明授权一种基于生成多平面图像场景重建的新视点合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成多平面图像场景重建的新视点合成方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤1：通过光场采样获取用于训练的数据集； 步骤2：对步骤1中的数据集图片进行预处理，选择对应的源视图及目标视图，确定假设的深度平面，将源视图扭曲到以目标视图为中心的深度平面上，得到网络所需的平面扫描体积PSVs； 步骤3：将步骤2中得到的PSVs送入到基于Transformer的编码器中，其中Transformer有12层，抽取其中的3、6、9、12层提取的特征，其中对于第12层特征直接使用卷积核大小为2*2*2的反卷积操作，对于3、6、9层特征先使用卷积核大小为2*2*2的反卷积操作，再使用卷积核大小为3*3*3的卷积操作，再通过批归一化和ReLU激活函数，由此得到3、6、9、12层的多尺度特征； 步骤4：将步骤3中获得的多尺度特征输入到基于卷积的解码器中，通过残差连接结合低维和高维特征，来预测不同视点的PSVs对MPI贡献权重值以及alpha值，按照权重值计算得到MPI每层的RGB值； 步骤5：进行新视点图像合成时，采用传统的MPI合成方法，对于给定相对于参考视点的MPI表示，通过对每个平面的RGBA图像应用逆单应性平面变换，将变换后的图像进行从后向前对每层RGBA图像进行over算子合成的操作来生成一个新的视点图像； 步骤6：使用经典VGG网络的感知损失函数对渲染的新视点图像和真实图像进行损失值计算，对网络进行反向传播处理，进行网络超参数迭代优化，最终得到训练好的模型； 步骤7：基于训练好的模型对真实场景进行场景重建并渲染得到新视点图像，将真实场景稀疏的视点图像输入到步骤6训练好的网络当中，网络重建场景并渲染得到目标视点的图像。

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