【摘 要】
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为了更有效地提高深度图像的分辨率，构建了一种更深层次的深度图像超分辨率重建的卷积神经网络。该网络直接将低分辨率深度图像作为网络的初始输入，通过卷积神经网络学习图像的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403116);中国博士后基金(2014M560507)资助项目
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为了更有效地提高深度图像的分辨率，构建了一种更深层次的深度图像超分辨率重建的卷积神经网络。该网络直接将低分辨率深度图像作为网络的初始输入，通过卷积神经网络学习图像的高阶表示，获得更具有表达能力的深层特征，同时在网络的输出层引入亚像素卷积层，针对提取到的特征学习不同上采样滤波器，实现上采样放大操作。为了实现网络更好地收敛，在网络中加入了残差网络结构。在4个常用数据集上的实验结果表明，与其他先进方法相比，该方法网络收敛速度更快，并可以有效地保护图像的边缘结构，解决伪影问题，且在定性和定量两方面均取得了很好的重
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