技术总结
本发明公开了一种深度图恢复方法，包括如下步骤：A1：由相当大数量的各类物体的深度图构成训练集；A2：建立卷积神经网络(CNN)，采取核分离方法，获得隐藏层的参数，建立卷积网络结构，利用训练集中的深度图训练网络结构、调整网络权重；A3：在CNN的输出层，针对可能的结果建立自回归(AR，auto‑regression)模型，并建立评价指标；A4：将深度传感器获得的原始深度图输入CNN中，通过去噪、分类后，由AR模型恢复，通过评价指标检测，若不合要求则将结果图输入A2中，直到得到高质量深度图或终止循环。本发明采用了深度卷积网络来恢复从深度传感器获得的低分辨率、低信噪比的图像。利用本发明能够显著提高深度图的质量，同时也简化了获得深度图的方法。
技术研发人员：张永兵;沈涛;王兴政;王好谦;李莉华;戴琼海
受保护的技术使用者：深圳市未来媒体技术研究院;清华大学深圳研究生院
文档号码：201610031320
技术研发日：2016.01.18
技术公布日：2017.09.29