原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
分析了基于Kinect输出的深度数据进行场景实时三维重建的算法.针对实现过程中出现的深度图像噪声过大的问题,根据其信号结构的特点给出了改进的双边滤波算法.新算法利用已知的深度图像噪声范围,将权值函数修改为二值函数,并结合RGB图像弥补了缺失的深度信息.实验表明,新算法无论是在降噪性能还是计算效率上,都大大优于已有的双边滤波,其中计算速度是原始算法的6倍.
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文献信息
篇名 基于Kinect深度信息的实时三维重建和滤波算法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 实时三维重建 Kinect 三维点云 噪声分析 深度图像 双边滤波 联合双边滤波
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 1216-1218
页数 3页 分类号 TP391|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.04.069
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 应忍冬 上海交通大学电子工程系 57 614 11.0 24.0
2 陈晓明 上海交通大学电子工程系 8 143 4.0 8.0
3 蒋乐天 上海交通大学电子工程系 26 382 8.0 19.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (12)
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2013(2)
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2020(11)
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  • 二级引证文献(11)
研究主题发展历程
节点文献
实时三维重建
Kinect
三维点云
噪声分析
深度图像
双边滤波
联合双边滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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