[00268075]基于全卷积神经网络的压缩深度图质量增强方法及装置
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710602293.4
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
深圳大学
进入空间
所在地：广东深圳市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于全卷积神经网络的压缩深度图质量增强方法及装置，全卷积神经网络包括若干个级联的FCN单元，方法包括利用大量压缩过的纹理图及预置的第一损失函数对预置的全卷积神经网络中的网络参数进行训练，得到优化后的全卷积神经网络；利用少量压缩过的深度图及预置的第二损失函数对优化后的全卷积神经网络中的网络参数进行训练，得到目标全卷积神经网络；将压缩过的待增强深度图依次通过目标全卷积神经网络中级联式FCN单元进行处理，得到质量增强后的深度图；本发明提供的方法先对网络进行训练，确定最优的参数，然后采用级联式FCN单元对待增强深度图进行处理，显著提高了压缩后深度图的质量。
摘要：本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于全卷积神经网络的压缩深度图质量增强方法及装置，全卷积神经网络包括若干个级联的FCN单元，方法包括利用大量压缩过的纹理图及预置的第一损失函数对预置的全卷积神经网络中的网络参数进行训练，得到优化后的全卷积神经网络；利用少量压缩过的深度图及预置的第二损失函数对优化后的全卷积神经网络中的网络参数进行训练，得到目标全卷积神经网络；将压缩过的待增强深度图依次通过目标全卷积神经网络中级联式FCN单元进行处理，得到质量增强后的深度图；本发明提供的方法先对网络进行训练，确定最优的参数，然后采用级联式FCN单元对待增强深度图进行处理，显著提高了压缩后深度图的质量。
