一种基于深度学习的深度图像超分辨率重建方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的深度图像超分辨率重建方法，当上采样因子r＝2时，训练整个网络，包括：从不同的深度图像公开数据集中分别选取一定数量的深度图像；数据增强：深度卷积神经网络结构的设计：处理好的网络输入数据和数据标签对整个网络进行训练，训练完成后将低分辨率深度图像输入到训练好的网络模型中，在输出层输出完成超分辨率的深度图像。本发明通过卷积神经网络的多路通道同时训练去生成高维特征图，保留了原始低分辨率图像的准确像素值，加速了整个网络的训练和收敛速度。