【摘 要】
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为解决Kinect感应器所采集的深度图像中存在大面积空洞的问题，提出了一种深度图像空洞修复方法。该算法首先输入同步获取的彩色图像和深度图像；接着利用k—means算法对灰度化后
【基金项目】
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国家自然科学基金(61101158,61471157);江苏省自然科学基金(BK20141159)
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为解决Kinect感应器所采集的深度图像中存在大面积空洞的问题，提出了一种深度图像空洞修复方法。该算法首先输入同步获取的彩色图像和深度图像；接着利用k—means算法对灰度化后的彩色图像进行聚类，聚类结果作为引导图像；然后对每个深度图像中的空洞点，搜索引导图像中与之相匹配的非空洞像素点，将该点的深度值作为空洞点的深度值。实验结果表明，该算法利用聚类思想，将彩色图像应用到对深度图像的空洞修复，有效完成了对深度图像的空洞填充，修复后深度图像的平滑度优于联合双边滤波方法，较好地提高了深度图像的质量。
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