为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
针对传统深度图超分辨率重建算法要人工提取特征， 计算复杂度较高， 不容易得到合适表示特征的问题， 提出一种基于卷积神经网络的深度图超分辨率重建算法， 卷积神经网络不需要提前针对特定的任务对图像提取具体的手工特征， 而是模拟人类的视觉系统对原始深度图进行层次化的抽象处理自主提取特征。算法直接进行从低分辨率深度图（ Low resolution depth map:LR） 到高分辨率深度图（ High resolution depth map:HR） 映射的学习。 该映射由七个卷积层和一个反卷积层联合实现， 通过卷积操作学习丰富的图像特征， 通过反卷积实现上采样重建高分辨率的深度图。