【摘 要】
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为了较好实现全息体视图虚实场景融合的立体显示，分析了虚实场景之间存在的遮挡关系，提出了一种基于实例分割与深度值判定的图像编码方法。理论分析表明，场景间的遮挡来源于特定视角下物点的不同深度信息，相机采样时只能保留近处物点的强度信息。求解采样图像的深度图，利用深度值判定的方法可以实现场景的有效融合。为进一步减弱因深度值求解不精确的影响，利用Mask R-CNN实例分割算法对真实场景的采样图像进行分层处
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为了较好实现全息体视图虚实场景融合的立体显示，分析了虚实场景之间存在的遮挡关系，提出了一种基于实例分割与深度值判定的图像编码方法。理论分析表明，场景间的遮挡来源于特定视角下物点的不同深度信息，相机采样时只能保留近处物点的强度信息。求解采样图像的深度图，利用深度值判定的方法可以实现场景的有效融合。为进一步减弱因深度值求解不精确的影响，利用Mask R-CNN实例分割算法对真实场景的采样图像进行分层处理，并赋予各层伪深度值，再采用深度值判定的方法实现虚实场景之间有遮挡关系的融合编码。采用EPISM方法进
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