[发明专利]基于卷积神经网络的深度图超分辨率重建方法在审
申请号: | 201710489400.7 | 申请日: | 2017-06-24 |
公开(公告)号: | CN107358576A | 公开(公告)日: | 2017-11-17 |
发明(设计)人: | 李素梅;雷国庆;范如;侯春萍 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40;G06T5/50;G06T7/55 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人: | 刘国威 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | 本发明属于图像处理领域,为还原出高分辨率深度图像,并利用卷积神经网络庞大的学习能力解决传统算法计算复杂度高,不能有效提取特征,实际应用代价大的缺点。本发明采用的技术方案是,基于卷积神经网络的深度图超分辨率重建方法,利用卷积层与反卷积层相结合的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)提取低分辨率样例深度图像块和高分辨率样例深度图像块的深度图像特征,然后学习它们之间的非线性映射关系,从而还原出高分辨率深度图像。本发明主要应用于图像处理场合。 | ||
搜索关键词: | 基于 卷积 神经网络 深度 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】:
一种基于卷积神经网络的深度图超分辨率重建方法,其特征是,利用卷积层与反卷积层相结合的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)提取低分辨率样例深度图像块和高分辨率样例深度图像块的深度图像特征,然后学习它们之间的非线性映射关系,从而还原出高分辨率深度图像。
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