基于引导注意力机制的深度图超分辨方法

摘要

本发明涉及一种基于引导注意力机制的深度图超分辨方法，包括下列步骤：分析低分辨深度图特征，建立屏摄图像中的退化模型；建立数据集；设计网络框架：整体网络结构由轻量级网络HDSRnet‑light和一个可选的边缘细化网络ERnet构成，将低分辨的深度图，经过双三次插值上采样的深度图和高分辨彩色图输入到HDS Rnet‑light中，得到高分辨率的深度图。再将高分辨的深度图和高分辨彩色图输入到ERnet中进行进一步重建，最终得到精细的高分辨输出，整个网络为HDSRnet；设置好网络的学习率和各部分损失函数的权重，利用深度学习框架Pytorch训练上述卷积神经网络，直到损失收敛，生成训练模型。