基于适应性卷积的RGB-D图像高质量网格生成方法

摘要

本发明公开了一种基于适应性卷积的RGB‑D图像高质量网格生成方法，包括步骤：1)构建训练数据集；2)数据扩增和归一化；3)构建适应卷积层；4)构建深度图像补全网络和超分辨率网络并进行训练；5)将测试数据依次输入两个训练好的网络中，输出修补好的高分辨率图片并进一步转化成高质量网格。本发明构建的数据集弥补了当前在深度图像补全领域缺乏高质量的大规模的数据集的问题；使用编码解码结构以及跨层连接结构，能够有效将数据中的低层特征和高层特征融合起来，同时避免了参数的冗余；使用适应性卷积结构能有效解决当前方法难以产生高质量的完整的深度图像的问题。本发明能解决当前kinect获取到的数据精度低，缺失区域大的问题。