基于超像素分割和图像配准的深度图像修复方法

• 作者: 杨飞 段能全 王俊元
• 来源期刊: 机械设计与制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: KinectV2 深度图像 孔洞修复 配准 超像素分割
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 先进设计与制造技术
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-509X.2020.01.005

摘要

针对Kinect V2深度相机采集的深度图像存在深度信息丢失(孔洞)问题,提出了一种融合超像素分割RGB图像和深度图像配准的深度图像修复方法.首先对RGB图像进行超像素分割;然后将分割后的RGB图像与原始深度图像配准;接着将孔洞像素按照所在区域划分为超像素区域内的孔洞像素和超像素边界上的孔洞像素两大类,并对不同类型的孔洞像素采用不同的方法完成深度图像的修复.最后进行了实验验证,结果表明,该方法与双边滤波算法、联合双边滤波算法相比,能够有效地修复深度图像中的孔洞,获得较高质量的深度图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段能全	中北大学机械工程学院	36	149	6.0	11.0
2	王俊元	中北大学机械工程学院	144	696	13.0	19.0
3	杨飞	中北大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0