虚拟现实变得更加真实这是为什么

Skoltech ADASE(科学和工程学中的高级数据分析)实验室的科学家们发现了一种增强深度图分辨率的方法，该方法应该使虚拟现实和计算机图形更加逼真。他们在颇负盛名的2019年国际计算机视觉国际会议上展示了他们的研究结果。

拍摄照片时，我们捕获有关我们周围物体的视觉信息，图像中的不同像素包含物体各个部分的颜色。深度图是捕获空间信息的照片，其像素包含从相机到空间中各个点的距离。诸如计算机图形和增强现实或虚拟现实之类的应用程序使用空间信息来重构3D对象的形状，例如将其显示在计算机屏幕上。

深度相机的问题之一是其分辨率，即距离测量的空间频率，不足以恢复物体的高质量形状，从而使虚拟重建看起来几乎是不现实的。

研究人员面临着寻找从低分辨率深度图获取高分辨率深度图的方法的挑战。

Skoltech ADASE实验室的科学家建议使用与人类感知密切相关的新方法评估重建质量。用这种质量评估技术训练人工神经网络可产生深度图超分辨率方法，该方法在结果的视觉质量上大大优于现有方法。

“处理超分辨深度图时，应评估结果的质量，首先比较不同方法的性能，其次，将其用作进一步改进的反馈。最简单的方法是将结果与某些方法进行比较为此目的，绝大多数有关深度图超分辨率的工作都意味着超分辨深度值和参考深度值之间的差异，这种方法决不能反映从超分辨率获得的3D重建的视觉质量。解析的深度图。”该研究的第一作者Oleg Voynov解释说。

“我们提出了一种完全不同的方法，该方法利用了人类对从超分辨深度图和参考深度图获得的3D重建可视化之间差异的感知。通过此方法获得的图形看起来非常真实。我们希望我们的方法将会被广泛使用。”其中一位开发人员Alexey Artemov说。