基于多通道颜色判别的深度图像空洞渐进式填充算法.docx
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基于多通道颜色判别的深度图像空洞渐进式填充算法 本文提出了一种基于多通道颜色判别的深度图像空洞渐进式填充算法(PFMD),旨在解决深度图像空洞修复过程中的边缘模糊和深度值填充不准确问题。该算法通过条件筛选有效选取模板内的像素并进行渐进式填充,使滤波结果更为准确,较好地保持了物体的边界信息。 深度图像空洞填充算法的重要性 深度图像在计算机视觉技术中起着关键作用,包含场景深度信息的深度图像在三维场景重建、自动驾驶、生物医学、目标识别等领域中发挥着重要作用。但是,深度图像的获取方法存在两种:双目立体视觉测距原理和深度设备测距直接获取深度信息。其中,双目视觉的方法虽得到的图像效果良好,但是其中的立体匹配算法计算复杂,过程耗时。深度设备测距直接获取深度信息,但是自身设备、区域遮挡和物体表面材质等原因导致设备无法正常接受反射激光,Kinect 及 TOF 相机获得的深度图像往往效果不佳,伴随有空洞的产生。 深度图像空洞填充算法的类型 目前对深度图像的空洞填充主要以滤波方法为主,传统的图像滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。对于含有较大空洞的深度图像以及背景比较复杂,深度变化很大的图像,均值滤波和中值滤波的修复效果不佳。高斯滤波考虑了像素点在空间域上的权值分布,可以较好的填充深度变化连续的空洞部分,但在物体边界处,深度往往发生突变,此时高斯滤波的填充效果不佳,容易出现边界模糊的问题。 基于多通道颜色判别的深度图像空洞渐进式填充算法 本文所提出算法分为筛选和滤波两部分。基于多通道颜色分量差异的渐进式邻域像素筛选,根据邻域内像素点各颜色分量与中心像素点各颜色分量的差异比较,决定像素点是否剔除。采用分离高斯核的快速双边滤波对深度值进行渐进式填充计算,在空间域和值域两个维度上对数据进行加权求值。 算法流程 1. 基于多通道颜色分量差异的渐进式邻域像素筛选:根据邻域内像素点各颜色分量与中心像素点各颜色分量的差异比较,决定像素点是否剔除。 2. 采用分离高斯核的快速双边滤波对深度值进行渐进式填充计算,在空间域和值域两个维度上对数据进行加权求值。 实验结果 本文所提出算法在华盛顿大学 RGB-D 深度图像数据集上进行了实验,实验结果表明,该算法可以更好地保持物体的边界信息,并且填充效果较好。 本文提出了一种基于多通道颜色判别的深度图像空洞渐进式填充算法,可以解决深度图像空洞修复过程中的边缘模糊和深度值填充不准确问题,并且可以更好地保持物体的边界信息。
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