[发明专利]一种基于双流深层卷积网络的深度图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 201910602094.2 | 申请日： | 2019-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN110490797A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 林斌;金鑫 | 申请（专利权）人： | 苏州江奥光电科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨文文<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 215316 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双流深层卷积网络的深度图像超分辨率重建方法，通过双流卷积神经网络将彩色图像和深度图像中有价值的指导信息提取出来，然后将它们集成到一起，最后通过超分辨重建网络获得一张高分辨率、高质量的深度图像。 | ||
| 搜索关键词： | 深度图像 双流 超分辨率重建 卷积神经网络 彩色图像 高分辨率 网络获得 信息提取 超分辨 卷积 重建 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于双流深层卷积网络的深度图像超分辨率重建方法，其特征在于：包括以下步骤/nS01 获取同一物体的深度图像和彩色图像；/nS02 对深度图像进行双三次插值，将所述深度图像上采样至和所述彩色图像一样的像素大小；/nS03使用Canny算子分别对彩色图像和经过步骤S02处理的深度图像提取边缘得到第一边缘图和第二边缘图，对第一边缘图和第二边缘图进行逻辑“与”操作，得到优化边缘图；/nS04将经过步骤S02处理的深度图像和步骤S03获得的优化边缘图输入到双流卷积神经网络中，得到重建的高分辨率深度图像。/n
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