采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复-论文

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文件名称：采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复-论文
文件大小：5.27MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-07-08 06:17:28
深度图像修复 空洞掩膜 曲率扩散模型 二值分割 马尔科夫随机场模型 传统的深度图像空洞修复算法，针对离散空洞和物体内部及背景中的空洞修复效果较好，但当物体边缘处存在较大面积空洞时，采用传统的修复方法，会出现物体边缘过填充或欠填充现象，造成边缘几何失真、边界模糊等问题。采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复方法。首先获取深度图像空洞掩膜，确定空洞区域；然后使用曲率扩散模型填充空洞，并使用二值分割滤波获取边缘信息，得到待重建的像素；最后，通过马尔科夫随机场模型重建深度图像中的物体边缘纹理，去除模糊现象。曲率扩散模型将深度图像视为一个流体扩散方程，利用等照度线和曲率分布确定扩散强度，将局部结构从空洞的外部向内部扩散，能够准确的填充较大面积的空洞结构；马尔科夫随机场模型利用邻域系和连通系的能量函数表示结构信息，能够有效重建修复后的深度图像边缘纹理，从而去除物体边缘模糊。实验结果表明，相比传统的深度图像修复方法，采用文中方法修复后深度图像的平均梯度指标提高了10%-25%，可以有效地实现对深度图像中物体边缘处较大面积空洞的修复，得到结构完整、边缘纹理清晰的深度图像。