1.一种结合同场景立体图对的高分辨率深度图像重建方法，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤(1)构造非局部滤波权值,对输入的低分辨率深度图像进行滤波：G表示飞行时间深度相机采集得到的低分辨率深度图像，大小为n×m；L表示CCD左相机采集的同场景高分辨率彩色左图像，大小为rn×rm；R表示对应的CCD右相机采集的高分辨率彩色右图像，大小为rn×rm；

按如下方式构造非局部滤波权值：

其中I是输入的低分辨率深度图像进行双线性插值后的结果，大小为rn×rm；MiL表示以Li为中心的局部块，MiI表示以Ii为中心的局部块，K是局部块内含有的像素点个数，hL,hI是滤波器的参数，用来控制加权计算的指数表达式的衰减速度；

由上述计算得到非局部滤波权值 ，按下式对双线性插值结果I进行滤波：得到的初始高分辨率深度图像记为F′,大小为rn×rm；

步骤(2)以左图像为参考图像，右图像为目标图像，结合初始高分辨率深度图像F′，L构造局部立体匹配权值，计算左图像的视差图D ：(a)结合F′按如下方式构造局部立体匹配权值：其中j∈Ω(i)表示j在i的局部窗内，参数σc和σd用来控制指数表达式的衰减速度，按如下方式选取：①计算L当前局部窗内其他点和中心点之间的颜色值差异 以当前颜色差异的中值作为当前σc；

②计算F′当前局部窗内其他点和中心点之间的深度差异 以当前深度差异的中值作为当前σd；

(b)按如下方式构造左图像L和右图像R之间的匹配代价函数：其中匹配代价 表示左图像中的点i视差为d时，i和右图像中的对应点 之间的匹配度，j∈Ω(i)表示j在i的局部窗内， 表示 在 的局部窗内，选取对应点之间的彩色和梯度差来定义匹配误差：其中参数α用来平衡彩色和梯度误差，τ1,τ2为误差阈值；

(c)根据匹配代价函数，按如下的方式计算得到左图像内各点的视差：L

其中Sd＝{dmin,...,dmax}表示视差范围；从而得到左图像的视差图像D ；

步骤(3)以右图像为参考图像，左图像为目标图像，计算右图像内各点的视差值,利用R L计算得到的右图像视差图D 对D 进行左右遮挡检测：以右图像为参考图，左图像为目标图时，由于F′是与左图像配准的，以右图像为参考图时，无法利用F′来构造匹配权值，故以右图像为参考图时按如下方式构造局部立体匹配权值：其中j∈Ω(i)表示j在i的局部窗内，参数σs和σc按如下方式选取：①σs选为局部窗口的半径大小；

②计算R当前局部窗内其他点和中心点的颜色值差异 以当前颜色差异的中值作为当前σc；

利用计算得到的局部匹配权值 ，构造右图像R和左图像L之间的匹配代价函数，计R算得到以右图像为参考图时的视差图，记为D ；

R L

运用D 对D 进行左右遮挡检测，若视差点 满足如下公式，则将该点标记为满足左右遮挡检测：用集合S表示DL内所有满足左右遮挡检测的点；

步骤(4)结合滤波得到的深度图像F′和匹配得到视差图像DL融合得到最终的高分辨率深度图像：(a)按如下方式将F′和DL进行融合：其中b为左右相机之间基线距，f为CCD相机的焦距；

(b)构造局部滤波权值对融合得到的深度图像进行修正：基于如下的两点观察：

①彩色图像中有相似颜色的两个区域，很有可能有相似的深度值；

②真实场景的表面基本都是分段光滑的；

将局部滤波权值分解为三个部分：颜色相似性、距离相似性和深度相似性，按如下方式构造局部滤波权值：其中j∈Ω(i)表示j在i的局部窗内，参数σc,σs和σd按如下方式选取：①σs选为局部窗口的半径大小；

②计算L当前局部窗内其他点和中心点的颜色值差异 以当前颜色差异的中值作为当前σc；

③计算F当前局部窗内其他点和中心点的深度差异 以当前深度差异的中值作为当前σd；

由上述计算得到局部滤波权值wij，按如下方式对融合结果F进行滤波：从而得到最终的高分辨率深度图像F*,大小为rn×rm。