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。
咨询热线:020-38033421
传真号码:020-38061201
电子邮箱:jm@jiaquanip.cn
Copyright © 嘉权专利商标事务所 All Rights Reserved. 粤ICP备2023151901号