基于单幅图像的 180 度外绘
计算机视觉与模式识别
2020-01-15 v1 人机交互
摘要
将上下文图像呈现于观看者的周边视觉中，是增强沉浸式视觉体验最有效的技术之一。然而，由于标准相机的视场 (FoV) 较小，大多数图像仅呈现狭窄视图。为克服此限制，我们提出一种深度学习方法，学习从窄视图图像预测 180{\deg} 全景图像。具体而言，我们设计了一个中央凹框架，对近周边和中等周边区域采用不同策略。两个网络分别训练，然后联合使用，依次执行窄视图到 90{\deg} 的生成以及 90{\deg} 到 180{\deg} 的生成。随后将生成输出与其对齐的输入融合，产生用于观看的扩展等距柱状投影图像。我们的实验结果表明，使用深度学习进行单视图到全景图像生成既可行又具前景。
引用
@article{arxiv.2001.04568,
title = {180-degree Outpainting from a Single Image},
author = {Zhenqiang Ying and Alan Bovik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.04568},
year = {2020}
}