一种基于双边缘一致性约束的深度图超分辨率方法

本发明是一种基于双边缘一致性约束的深度图超分辨率方法，属于图像质量增强领域，本发明解决了现有深度图超分辨率方法因未考虑双边缘一致性约束以及彩色图与深度图特征融合不足导致的泛化能力下降问题，首先将深度图超分辨率问题转化为双边缘一致性约束的三任务优化模型，其次根据交替方向乘子法理论，将该模型转变为彩色图边缘更新、深度图边缘更新、深度图更新及增广拉格朗日乘子更新的迭代优化过程，接下来在将该优化过程转为展开网络中，将可学习模块嵌入到原始纯表达式的展开模型，实现高吞吐量传输以增强表示能力，还提出一种多交叉注意力补偿融合模块，该模块通过聚合彩色图边缘、深度图边缘、跨阶段特征及辅助信息来实现近端算子的近似。