【摘 要】
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为了提高Kinect相机获取的深度图质量,提出了一种基于超像素分割的图像修复算法。首先对深度图和彩色图分别进行双边滤波和超像素分割;其次,结合深度图像和彩色图像相似性,记
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1301257,61271270);国家“863”计划(2015AA015901);浙江省自然科学基金(LY16F010002,LY15F010005);宁波市自然科学基金(2015A610127,2015A610124)资助项目
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为了提高Kinect相机获取的深度图质量,提出了一种基于超像素分割的图像修复算法。首先对深度图和彩色图分别进行双边滤波和超像素分割;其次,结合深度图像和彩色图像相似性,记录彩色分割块的位置,并对应于深度图中;最后,在每个分割块对应深度区域中,根据丢失像素点在分割块中所占比例,划分为无空洞区域、小空洞区域、大空洞区域和全空洞区域4类。采用快速行进算法对小空洞区域进行修复,利用中值填补算法进行大空洞区域修复,对全空洞区域利用邻域区间对应彩色图像相似性进行填充。4种类型中的无空洞区域无需修复。实验结果表明,本文方法与FMM、Shen和Scheming的方法相比,平均均方根误差(RMSE)分别降低了2.958 4、0.822 9和0.078 0,修复的主观质量也有所提高。
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