文件名称：论文研究-基于引导采样的Kinect深度图修补算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 16:25:01
深度图,空洞噪声,聚类,噪声修补,均方误差
针对Kinect采集到带有大量的结构性缺失的深度图，提出了一种基于引导采样的深度图空洞噪声修补算法。算法首先将深度图所对应的彩色图片转换为灰度图，然后用K-means算法将彩色图转换而来的灰度图进行聚类处理，将生成的聚类图作为引导图。联合引导图对深度图空洞噪声边缘深度值采样，采集多个深度值并计算深度均值，最后使用深度均值来作为空洞的深度估计值。通过与基于蒙特卡罗不确定度评价的深度图修补算法（MC-UE）相比较，由于有引导图的矫正作用，边缘细节更加清晰准确。对于处理较小面积的空洞噪声，处理结果相较于MC-UE算法，均方误差降低4%左右。对于处理较大面积的空洞噪声，均方误差较MC-UE算法降低了9.65%~14.32%。实验证明引导采样算法在处理较大面积空洞噪声时相较于MC-UE算法有更低的均方误差。