基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法技术

本发明专利技术提出一种基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，通过不确定性估计筛选不可靠特征并对其进行调制以改善低分辨率图像的重建质量；通过蒙特卡洛特征提取块MCFEBlock提取深度特征和不确定性估计；通过MCdropout方法为特征筛选提供不确定性估计；通过特征调制模块FMM过滤不可靠的特征并进行调制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理处理、图像超分辨率重建等，尤其涉及一种基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，可应用于工业检测、医学成像、洪水淹没图像识别和交通道路塌陷场景识别等场景。

技术介绍

1、不同于单幅图像超分辨率重建，立体图像超分辨率重建旨在利用另一视角的补充信息，将一对低分辨率图像恢复成高分辨率图像。在现实场景中有很多应用，如工业检测中，准确的立体图像可以更精确地测量制造的零件，从而确保卓越的质量控制；医学成像中，更清晰、更详细的图像有助于准确测量解剖结构。但是，如何充分利用另一视角的补充信息是一项挑战。

2、为了解决这一问题，现有技术提出了一些结合注意力机制的方法。例如，wang等引入了一种沿极线具有全局感受野的视差注意机制(pam)，可以处理具有较大视差变化的不同立体图像。随后，ying等提出了一种通用的立体注意模块(sam)，可以将其集成到任意的单幅图像超分辨率重建模型中，从而产生更清晰的立体图像。song等人提出一种自视差注意机制(spam)，可以同时聚合原始图像和另一幅图像中的信息。zhu等提出了一种跨视图网络(cvcnet)，可本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于；

2.根据权利要求1所述的基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于：所述蒙特卡洛特征提取块MCFEBlock包括深度信息提取器DIE和特征补偿模块FCM；所述特征补偿模块FCM用于补偿MCdropout训练过程中神经元丢失造成的特征损失。

3.根据权利要求2所述的基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于：

4.根据权利要求2所述的基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于；

2.根据权利要求1所述的基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于：所述蒙特卡洛特征提取块mcfeblock包括深度信息提取器die和特征补偿模块fcm；所述特征补偿模块fcm用于补偿mcdropout训练过程中神经元丢失造成的特征损失。

3.根据权利要求2所述的基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于：

4.根据权利要求2所述的基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的基于可靠注意力的立体图像超分辨率重建方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：马森标，张轩铭，陈友武，李佐勇，李红，吴嘉炜，陈惠祥，洪茂雄，黄祖海，
申请(专利权)人：福建中锐网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：