深度信息在计算机视觉以及图像处理领域有着重要的作用,在三维可视化、三维目标重建、医疗生物、影视制作等领域有广阔的应用前景和巨大的经济价值。TOF相机因其实时性好,帧率高,无需扫描而受到广泛应用,本文针对其获取的深度图像分辨率低的不足,实现了深度图的超分辨率重建。本文的主要工作如下：(1)介绍了TOF相机的基本测量原理,成像模型以及标定方法。概述了深度图像的退化模型以及深度图像重建研究现状和方法。(2)基于配准之后的彩色图像和TOF相机深度图,实现了一种基于二阶微分算子和测地距离的深度图超分辨率重建方法。联合测地距离方法体现了深度信息与彩色信息的一致性,并在此基础上引入深度核函数对颜色类似但深度值不同的情况进行处理,抑制伪影现象,恢复出边缘轮廓显著的高分辨率的深度图。实验结果表明该算法可以有效的保护图像的边缘结构且解决伪影问题。(3)基于同一场景的多幅TOF深度图实现了一种基于最大后验概率的深度图像重建方法。依照深度图像的退化模型,采用对非高斯噪声分布模型具有较好处理结果的一阶范数数据项和能保持图像边缘信息的双边正则化算子,构造目标代价函数,实现目标函数的迭代优化,得到高分辨率深度图。该算法对一般自然场景中常见的规则物体,不规则物体以及非光滑表面物体都能较好地实现重建。