[发明专利]一种基于单张深度图超分辨率重建的方法有效
| 申请号： | 201710686263.6 | 申请日： | 2017-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN107563963B | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 梁晓辉;王晓川;李超 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/50;G06T7/13;G06T7/55 |
| 代理公司： | 11251 北京科迪生专利代理有限责任公司 | 代理人： | 杨学明;顾炜 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于单张深度图超分辨率重建的方法，涉及计算机视觉和图像处理领域。该方法可以通过获取的单张深度图重建其高分辨率深度图。首先，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；然后，利用马尔可夫随机场模型，通过输入的低分辨率深度图和构造的自相似样本集重建高分辨率深度边缘图；随后，在重建的高分辨率深度边缘图指导下，通过修正的双边滤波恢复高分辨率深度图；最后，将得到的高分辨率深度图作为低分辨率输入图进行迭代处理，直到达到目标分辨率。本发明引入了图像的局部自相似性和边缘引导深度图恢复的方法，能够快速有效的对单张低分辨率深度图进行高分辨率重建。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 单张 深度 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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：/n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：/n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
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