[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的深度图完善方法有效
| 申请号： | 201810505428.X | 申请日： | 2018-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN108765333B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 袁书聪;青春美 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的深度图完善方法，包括步骤：1)将训练数据中的深度图片和RGB图片提取样本和标签，并提取正方形图片块；2)对训练数据提取出的正方形图片块样本进行数据增强，包括旋转、扭曲操作；3)将增强后的训练数据通过深度卷积神经网络进行训练；4)将需要处理的深度图和RGB图片通过预处理；5)将预处理过的深度图和RGB通过训练过的神经网络对深度进行完善。本发明方法充分利用了RGB图片中结构信息，左右深度的相互的关系，通过神经卷积神经网络强大的特征提取能力，解决了设备采集的深度图质量不高问题，从而更好地应用于工业和生活领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 完善 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度卷积神经网络的深度图完善方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将训练数据中的深度图片和RGB图片提取样本和标签，并提取正方形图片块；2)对训练数据提取出的正方形图片块样本进行数据增强，包括旋转、扭曲操作；3)将增强后的训练数据通过深度卷积神经网络进行训练；4)将需要处理的深度图和RGB图片通过预处理；5)将预处理过的深度图和RGB通过训练过的神经网络对深度进行完善。
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