一种基于双支感知的深度图超分辨率重建网络构建方法

摘要

本发明公开了一种基于双支感知的深度图超分辨率重建网络构建方法。传统的深度图像超分辨方法在效果和速度都不如基于卷积神经网络的方法，但大部分的超分辨卷积神经网络框架都都只是堆叠的卷积层，没有网络结构能判断彩色图像的纹理区域是否和深度图像中的纹理区域相关。本发明的基于注意力机制的卷积神经网络结构可以利用可学习参数判断彩色特征图像的纹理是否是深度图像重建所需要的，即可以更好的利用彩色图像所提供的信息，经过多级的感知机制最终获得筛选后的精细化的特征图像，融合这些信息对深度图像进行超分辨率重建。并且利用残差学习的思想，减轻了卷积神经网络的负担，提升了深度图像的重建效果。