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本发明公开了一种在多视图立体跨视图损失的基础上利用隐式神经场景表示进行虚拟视点图像合成的方法，适用于计算机视觉领域。本方法包括：获取需产生虚拟视点的图像数据集；对训练图像数据集进行预处理，在预处理阶段基于特征匹配算法Sift对输入的训练图像数据集进行特征点提取和匹配；将获得的训练图像数据和所提取特征点信息经处理后输入多层感知器网络中进行训练；将测试图像数据输入训练好的多层感知器网络，后通过体渲染得到测试的渲染图像；基于训练好的多层感知器网络生成虚拟视点图像。由此通过减少神经网络在训练拟合场景表示时的数据量，及结合图像深度信息进行集中采样，能提高神经场景表示的运算速度与性能，生成高质量虚拟视点图像。