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一种基于深度学习的深度图像去噪及增强方法
交易价格:面谈
所属类型
发明专利
所属行业
G06-计算技术
所属国家
所属地域
PCT项
交易方式
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  • PCT项
CN2016101695897
2016-03-23
发明专利
一种基于深度学习的深度图像去噪及增强方法
华南理工大学
已授权

本发明公开了一种基于深度学习的深度图像去噪及增强方法,包括:构建深度图像去噪及增强卷积神经网络,该网络由三层卷积单元组成,分别完成输入图像的特征提取,非线性映射以及图像重建的功能。联合地使用深度和视觉图像作为卷积神经网络的输入,其中,对于视觉图先灰度化为灰度图像,将经过图像预处理来增强边缘信息和取出冗余的信息。对于深度图像,按照一定间隔切分为图像块,采取旋转和像素翻转数据扩充的方法增加有效地数据,并丢弃其中的干扰块和冗余块。基于权重图的损耗训练深度图像增强卷积神经网络,自适应地提升网络的学习效率。本方法可以实时地对带噪深度图像进行黑点填充和去噪,并取得很好的视觉效果和深度值恢复效果。

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