摘要
我们提出了一种新颖的方法，通过利用视差先验来提升立体图像的空间分辨率。与传统立体成像主要致力于从立体图像中估计深度不同，本方法反其道而行之，不进行视差估计，而是利用立体图像本身来提升空间分辨率。从立体图像中提升空间分辨率的关键挑战在于：如何实现像素间的亚像素级精确配准。由于传统立体成像中的视差是按像素计算的，因此无法直接用于分辨率增强。为此，我们通过联合训练两阶段网络，从立体图像数据集中学习一种视差先验。第一阶段网络学习如何在亮度通道上提升立体图像的空间分辨率，第二阶段网络则学习如何基于输入图像的高分辨率亮度与色度信息，重建出高分辨率的彩色图像。所提出的两阶段联合网络在提升立体图像空间分辨率方面，显著优于单一图像超分辨率方法。该方法可直接应用于任何立体深度成像技术，从而实现对立体图像空间分辨率的有效增强。