深度图像的法向指导GPU滤波

• 作者: 崇斯杰 王士玮 刘利刚
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图像 点云 联合双边滤波 纹理 法向滤波
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学与虚拟现实|Computer Graphics and Virtual Reality
• 页码范围: 118-124
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022010118

摘要

深度相机获取深度图像由于硬件精度问题,往往会丢失大量细节信息.因此,对深度图像的滤波,已经成为深度视觉领域一个重要的课题.然而,现阶段大多数滤波的方法对于深度图像中的尖锐特征保留能力不足,往往会出现过光滑现象.针对深度图像滤波中的尖锐特征难以保留的问题,提出了一种新的深度图像的联合双边滤波方法.首先求解深度图像每个像素的法向,以投票的方式对法向的权重进行计算以进行联合双边滤波,最后根据滤波后的法向更新顶点坐标.该方法引入了高精度的纹理作为指导信息,能获取更可信的滤波效果.另外,该方法基于点云的局部信息,不需要求解很大的矩阵,且基于GPU并行,运算效率极高.实验表明,该方法能更好地保留法向的边界,具有更好的几何特征保留能力.