论文部分内容阅读
深度图像表达了三维场景内物体之间的相对距离信息,根据深度图像表达的信息,人们能够准确的获得物体在空间中的位置以及不同物体之间的相对距离,使得深度图像在立体视觉等领域有着广泛的应用。然而受RGB-D传感器硬件条件的限制,获取的深度图像分辨率低,无法满足一些具有高精度要求的实际应用的需求。近年来深度学习特别是卷积神经网络(CNN)在图像处理方面获得了非常大的成功。为此提出了一种基于CNN的彩色图像引导的深度图像超分辨率重建。首先,利用CNN学习彩色图像的边缘特征信息与深度图像的深度特征信息,获得边缘纹理