[发明专利]一种基于单张深度图超分辨率重建的方法

权利要求书

1.一种基于单张深度图超分辨率重建的方法，其特征在于该方法步骤如下：

步骤(1)、训练数据样本集构造，利用局部自相似性，通过输入的低分辨率深度图自身构造训练数据样本集；所述步骤(1)中的训练数据样本集构造的具体内容如下：

步骤(A1)、对输入的低分辨率深度图D进行进一步设定倍数的下采样，得到D_l，利用图像边缘检测算子，对D_l提取边缘得到边缘图E_l，另外，对输入的低分辨率深度图提取边缘得到E，并对E进行shock滤波得到E_ls；

步骤(A2)、对边缘图E_l，E_ls分别进行分块处理，分别得到样本块集合y_i^l和y_i^s构成训练样本块对集Y＝{y_i^l，y_i^s}；

步骤(2)、高分辨率边缘图重建，利用输入的低分辨率边缘图和构造的自相似样本集，通过马尔可夫随机场模型重建高分辨率边缘图；所述步骤(2)中的高分辨率边缘图重建的具体内容如下：

步骤(B1)、对输入的低分辨率深度图D和进一步下采样得到的深度图D_l分别进行设定倍数的上采样得到D_h和D_m，利用图像边缘检测算子，对D_h提取边缘得到E_h，对D_m提取边缘得到E_m,并对E_h进行shock滤波得到E_hs；

步骤(B2)、对边缘图E_m,E_hs分别进行分块处理，分别得到样本块集合x_i^l和x_i^s构成输入样本块对集X＝{x_i^l，x_i^s}；

步骤(B3)、对每一个输入样本块对，分别与在(1)中得到的所有训练样本块对进行欧式距离计算，并用求得与每个输入样本块对距离最近的N个训练样本块对；

步骤(B4)、将每个输入样本块对X_i作为观测节点，上一步中求得的与之距离最近的N个训练样本块作为隐节点标签，构建马尔可夫随机场模型；

步骤(B5)、将由马尔可夫随机场模型得到的高分辨率边缘样本块进行融合，得到最终的高分辨率边缘图；

步骤(3)、深度图超分辨率，在重建的高分辨率边缘图指导下，通过修正的双边滤波恢复高分辨率深度图；所述步骤(3)中的深度图超分辨率的具体内容如下：

步骤(C1)、定义一个支持窗口，利用步骤(3)中求得的高分辨率边缘图，对图中每个像素，判断以该像素为中心的支持窗口中其他像素与当前像素是否在边缘的同一侧；

步骤(C2)、对求得的位于边缘同一侧的像素，找到其在低分辨率深度图中的像素深度值，并将它们进行加权求和作为高分辨率深度图的最终深度值；

步骤(4)、迭代处理，将得到的高分辨率深度图作为输入迭代处理，直到达到目标分辨率。

2.根据权利要求1所述的一种基于单张深度图超分辨率重建的方法，其特征在于：所述步骤(4)中的迭代处理的具体内容如下：

步骤(D)、将步骤(3)得到的高分辨率深度图作为输入，返回步骤(1)进行迭代处理，直到达到目标深度图分辨率。