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一种基于深度卷积神经网络的深度图增强方法

摘要

本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的深度图增强方法,其特征在于:在由粗到细的深度图增强框架下,通过保持高分辨率纹理图特征,基于卷积神经网络逐步提取纹理图多尺度指导特征,该设计有效提升多尺度指导特征提取的质量;利用稠密连接优化指导特征的使用效率,逐步细化深度图特征;此外,通过引入全局和局部残差学习,实现低质量深度图多频率成分逐步恢复。本发明能够获得高质量深度图,且易于使用,具有运行速度快的优点。

著录项

  • 公开/公告号CN111080688A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 左一帆;

    申请/专利号CN201911352792.8

  • 申请日2019-12-25

  • 分类号

  • 代理机构北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人汤东凤

  • 地址 330000 江西省南昌市西湖区八一大道275号10栋3单元402户

  • 入库时间 2023-12-17 09:25:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/50 申请日:20191225

    实质审查的生效

  • 2020-04-28

    公开

    公开

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