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。