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本发明提供一种深度图超分辨率重建和去噪神经网络的数据处理方法，包括获取原始图像数据，利用原始图像数据制作纹理图和深度图图像对；对深度图显式引入深度梯度域和像素域特征，构造神经网络渐进式增强深度特征；设定损失函数，并对损失函数进行优化，迭代更新神经网络模型参数，学习目标数据分布；以高分辨率纹理图和低分辨率深度图为输入，通过训练的神经网络模型重构高质量深度图。本发明能够获得鲁棒的深度图增强效果，同时具有使用简便、运行速度快等优点。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112862684 A
(43)申请公布日 2021.05.28
(21)申请号 202110179155.6
(22)申请日 2021.02.09
(71)申请人 左一帆
地址 330
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