一种高分辨率深度图获取方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202011303569.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112489103B | 公开（公告）日 | 2022-03-08 |
| 申请公布号 | CN112489103B | 申请公布日 | 2022-03-08 |
| 分类号 | G06T7/55（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06T3/40（2006.01）I;G06T7/11（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 户磊;季栋;薛远;曹天宇;王亚运;李绪琴 | 申请（专利权）人 | 合肥的卢深视科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京路浩知识产权代理有限公司 | 代理人 | 程琛 |
| 地址 | 100083北京市海淀区学院路5号768创意产业园B座6号门3032室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种高分辨率深度图获取方法及系统，方法包括：将待处理低分辨率深度图分别输入到神经网络模型的主干网络和支路优化网络中，分别获取高级特征图和浅层特征图；将高级特征图和浅层特征图同时输入到神经网络模型的图像重建模块中，获取高分辨率深度图；其中，神经网络模型基于低分辨率深度图样本和对应的高分辨率深度图标签进行训练得到。本发明的神经网络模型中的主干网络为基于稠密连接网络思想搭建的深层网络，可多次特征复用，提高了特征的利用率；由于深度图本身可利用的特征较少，支路优化网络提取图像的浅层特征，为后续的图像重建模块提供了有效的图像全局先验信息，使得神经网络模型输出的HR深度图的分辨率更高。 |
