[發明專利]一種基于深度相機旋轉的圖像超分辨方法和裝置在審
| 申請號： | 201810307813.3 | 申請日： | 2018-04-08 |
| 公開（公告）號： | CN110349083A | 公開（公告）日： | 2019-10-18 |
| 發明（設計）人： | 王飛;鞏馬理 | 申請（專利權）人： | 清華大學 |
| 主分類號： | G06T3/40 | 分類號： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人： | 王瑩;吳歡燕 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 超分辨 低分辨率圖像 深度相機 方法和裝置 圖像超分辨 超分辨率圖像 高分辨率圖像 卷積神經網絡 平移 方式獲取 回程誤差 平移裝置 圖像退化 旋轉動作 旋轉方式 旋轉過程 分辨率 交聯 虛景 | ||
1.一種基于深度相機旋轉的圖像超分辨方法，其特征在于，包括：
將深度相機旋轉，基于所述深度相機的旋轉，獲取低分辨率圖像序列；
對所述低分辨率圖像序列進行超分辨，獲取超分辨率圖像，所述超分辨率圖像為所述低分辨率圖像序列進行超分辨后獲得的高分辨率圖像。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將深度相機旋轉，包括：
以穿過所述深度相機的中心的直線為旋轉軸，將所述深度相機繞所述旋轉軸進行旋轉。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述深度相機的旋轉，獲取低分辨率圖像序列，包括：
將所述深度相機調整為二維圖像采集模式；
獲取所述深度相機在每次旋轉后所采集到的二維低分辨率圖像，將獲取的多幅二維低分辨率圖像組成所述低分辨率圖像序列。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述低分辨率圖像序列進行超分辨，獲取超分辨率圖像，包括：
將獲取的多幅二維低分辨率圖像輸入到已訓練的卷積神經網絡模型，輸出二維超分辨率圖像。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述深度相機的旋轉，獲取低分辨率圖像序列，包括：
將所述深度相機調整為三維圖像采集模式；
獲取所述深度相機在每次旋轉后所采集到的三維低分辨率圖像，將獲取的多幅三維低分辨率圖像組成所述低分辨率圖像序列。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述低分辨率圖像序列進行超分辨，獲取超分辨率圖像，包括：
將獲取的多幅三維低分辨率圖像輸入到圖像退化模型，輸出三維高分辨率圖像，所述圖像退化模型為：
yk＝DWkFxX+ηk，1＜k＜n；
其中，y1、y2、…、yn為三維低分辨率圖像陣列，n為序列圖像的數量，D為采樣矩陣，Wk為運動矩陣，Fx為模糊矩陣，X為三維高分辨率圖像，ηk為噪聲矩陣。
7.一種基于深度相機旋轉的圖像超分辨裝置，其特征在于，包括：
至少一個處理器；以及與所述處理器通信連接的至少一個存儲器，其中：
所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令，所述處理器調用所述程序指令以執行如權利要求1至6任一所述的方法。
8.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括存儲在非暫態計算機可讀存儲介質上的計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，當所述程序指令被計算機執行時，使所述計算機執行如權利要求1至6任一所述的方法。
9.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述非暫態計算機可讀存儲介質存儲計算機程序，所述計算機程序使所述計算機執行如權利要求1至6任一所述的方法。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于清華大學，未經清華大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201810307813.3/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
