基于学习的多视图图像编码与3D高斯几何先验

本文研究多视图图像压缩中的问题，现有方法在视差较大时效果不佳。我们提出了一种基于学习的3D高斯几何先验的多视图图像编码方法，能够更准确地估计视差，并通过深度图压缩模型减少视图之间的冗余信息。实验表明，该方法在性能上优于传统和学习基础的方法，同时保持快速的编码和解码速度。