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南京大学朱昊获国家专利权

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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于运动一致性的不同步视频新视角合成装置及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:CN120378593B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510849461.4,技术领域涉及:H04N13/167;该发明授权一种基于运动一致性的不同步视频新视角合成装置及方法是由朱昊;张欣卓;马展;曹汛;朱钧宇设计研发完成,并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于运动一致性的不同步视频新视角合成装置及方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种基于运动一致性的不同步视频新视角合成装置及方法,所述装置包括:神经场景建模模块,用于构建动态场景的神经表示;相机时间偏移估计模块,用于为每个相机引入可学习的时间偏移参数并优化;全局和局部运动一致性监督模块,用于计算各相机视角下神经场景的三维场景流并投影为二维,与预计算的二维光流进行对比,构建时间对齐监督信号。本发明可以在无需外部同步设备的条件下,实现对不同步视频的精确时间对齐与高质量动态新视角图像合成。

本发明授权一种基于运动一致性的不同步视频新视角合成装置及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于运动一致性的不同步视频新视角合成装置,其特征在于,包括神经场景建模模块、相机时间偏移估计模块、全局和局部运动一致性监督模块; 所述神经场景建模模块用于构建动态场景的神经表示; 所述相机时间偏移估计模块用于为每个相机引入可学习的时间偏移参数并与场景表示联合优化; 所述全局和局部运动一致性监督模块用于计算神经场景的三维场景流并投影为二维,与预计算的二维光流进行对比,构建时间对齐监督信号; 所述神经表示的表达式为: , 其中,R为动态场景重建算子,用于生成动态场景的神经表示;动态场景重建算子R的输入包括多相机的图像序列和对应的相机投影矩阵集合;表示第i个相机在时间戳捕获的图像帧,表示的对应第i个相机的投影矩阵,M表示相机总数;动态场景重建算子R的输出为在任意时间戳t的动态场景的神经表示; 所述相机时间偏移估计模块用于为每个相机设置一个独立的可学习时间偏移参数,表示第i个相机的时间偏移量,该参数在训练过程中参与反向传播并通过损失函数与场景表示联合优化,用于校正多相机输入视频之间的时间不同步; 所述神经表示通过与可学习时间偏移参数联合优化获得,联合优化的表达式为: , 其中,表示在时刻优化得到的最优动态场景的神经表示,表示优化得到的最优时间偏移参数集合;为投影算子,表示将时刻的动态场景的神经表示通过对应的第i个相机的投影矩阵投影得到的图像帧,为第i个相机在时间偏移后对应的图像帧; 所述全局和局部运动一致性监督模块用于构建神经场景的二维投影场景流与预计算光流之间的对齐损失项,引入流损失函数,表达式为: , 其中,表示流一致性监督损失,表示由图像帧预计算得到的光流,表示基于动态场景的神经表示在时间偏移后投影得到的二维投影场景流; 所述二维投影场景流和由图像帧预计算得到的光流分别通过以下运算获得: , , 其中,表示对时间戳t的动态场景的神经表示应用三维场景流提取算子,表示通过预计算光流估计网络对图像帧计算得到的二维光流; 所述全局和局部运动一致性监督模块还用于引入二值置信度掩码,对二维投影场景流与预计算光流之间的差异进行加权监督,引入了二值置信掩码的流损失函数的表达式为: , 其中,表示逐像素元素乘法,为在第i个相机视角下构建的二值置信度掩码; 所述动态场景的神经表示与可学习时间偏移参数的联合优化目标包括图像重建损失项、光流一致性监督项和时间偏移正则项,优化目标的表达式为: , 其中,表示图像重建损失,用于度量渲染图像与真实图像之间的像素差异;表示时间偏移参数的L1正则项,用于防止偏移过大;、分别表示流损失函数的权重超参数和时间偏移参数L1正则项的权重超参数,控制各损失项对总优化目标的影响权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南京大学,其通讯地址为:210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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