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本發(fā)明適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮深度圖質(zhì)量增強(qiáng)方法及裝置，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括若干個(gè)級(jí)聯(lián)的FCN單元，方法包括：利用大量壓縮過(guò)的紋理圖及預(yù)置的第一損失函數(shù)對(duì)預(yù)置的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化后的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；利用少量壓縮過(guò)的深度圖及預(yù)置的第二損失函數(shù)對(duì)優(yōu)化后的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將壓縮過(guò)的待增強(qiáng)深度圖依次通過(guò)目標(biāo)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中級(jí)聯(lián)式FCN單元進(jìn)行處理，得到質(zhì)量增強(qiáng)后的深度圖；本發(fā)明提供的方法先對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定最優(yōu)的參數(shù)，然后采用級(jí)聯(lián)式FCN單元對(duì)待增強(qiáng)深度圖進(jìn)行處理，顯著提高了壓縮后深度圖的質(zhì)量。

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