[发明专利]一种深度图超分辨率方法在审
| 申请号： | 201810879719.5 | 申请日： | 2018-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN109272447A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 雷建军;杨博兰;李奕;倪敏;李欣欣;刘晓寰 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/13;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度图超分辨率方法，所述方法包括以下步骤：利用边缘检测算子分别提取彩色图边缘和初始上采样后的深度图边缘；边缘图的优化，将膨胀后的彩色边缘与深度边缘进行“与”操作，进行边缘图的优化；超分辨率网络构建，依次经过图像块提取、特征图非线性映射、图像重建和优化叠加四个步骤，实现超分辨率网络构建；以均方误差为驱动，随机梯度下降为优化策略，对超分辨率网络进行网络训练，以此更新网络的学习参数。本方法在提高图像分辨率的同时，使图像深度像素值更准确，图像更为清晰，并且有效抑制了振铃效应，使重建的深度边缘更加锐利。 | ||
| 搜索关键词： | 超分辨率 深度图 深度边缘 网络构建 边缘图 优化 图像 边缘检测算子 非线性映射 图像分辨率 彩色边缘 均方误差 随机梯度 图像重建 网络训练 优化策略 有效抑制 振铃效应 彩色图 上采样 特征图 图像块 像素 叠加 锐利 网络 膨胀 驱动 清晰 重建 更新 学习 | ||
【主权项】：
1.一种深度图超分辨率方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：利用边缘检测算子分别提取彩色图边缘和初始上采样后的深度图边缘；边缘图的优化，将膨胀后的彩色边缘与深度边缘进行“与”操作，进行边缘图的优化；超分辨率网络构建，包括：依次经过图像块提取、特征图非线性映射、图像重建和优化叠加四个步骤，实现超分辨率网络构建；以均方误差为驱动，随机梯度下降为优化策略，对超分辨率网络进行网络训练，以此更新网络的学习参数。
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