| 基于超像素分割的深度图像修复算法 |
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| 引用本文： | 胡天佑,彭宗举,焦任直,陈芬,左力文.基于超像素分割的深度图像修复算法[J].光电子．激光,2016(10):1121-1128. |
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| 作者姓名： | 胡天佑 彭宗举 焦任直 陈芬 左力文 |
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| 作者单位： | 宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波315211;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波315211;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波315211;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波315211;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波315211 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(U1301257,0)、国家“863”计划(2015AA015901)、浙江省自然科学基金(LY16F010002,LY15F010005)和宁波市自然科学基金(2015A610127,2015A610124)资助项目 (宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波315211) |
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| 摘 要： | 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、0.822和0.078,修复 的主观质量也有所提高。
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| 关 键 词： | 深度图 深度图空洞修复 超像素分割 Kinect |
| 收稿时间： | 7/8/2015 12:00:00 AM |
Depth map inpainting algorithm based on superpixel segmentation |
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| HU Tian-you,PENG Zong-ju,JIAO Ren-zhi,CHEN Fen and ZUO Li -wen.Depth map inpainting algorithm based on superpixel segmentation[J].Journal of Optoelectronics·laser,2016(10):1121-1128. |
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| Authors: | HU Tian-you PENG Zong-ju JIAO Ren-zhi CHEN Fen and ZUO Li -wen |
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| Affiliation: | Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | depth map depth map inpainting superpixel segmentation Kinect |
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