[发明专利]一种基于神经网络化的联合三边滤波器用于深度图超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 202111240795.X | 申请日： | 2021-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN113920014A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 左一帆;王皓;姜文晖;夏雪;方玉明 | 申请（专利权）人： | 江西财经大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T3/60;G06T5/50;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 丁光华 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经网络化的联合三边滤波器用于深度图超分辨率重建方法，包括获取低分辨率深度图和高分辨率彩色图，采用渐进式上采样方式构建神经网络模型，并分别提取低分辨率深度图的深度域特征、提取高分辨率彩色图的颜色域特征；采用联合三边滤波模块以内容感知的方式融合颜色域特征和深度域特征；基于联合三边滤波模块的变体，实现从低分辨率到高分辨率和从高分辨率到低分辨率的跨尺度深度域特征的双向融合，并利用融合结果更新高分辨率深度图的深度域特征；应用更新后的深度域特征重构形成高质量深度图。本发明具有良好的鲁棒性和优越性，并且能够减少误差，提高获得的高分辨率深度图的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经 网络化 联合 三边 滤波器 用于 深度 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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