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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著Kinect的興起,深度圖像處理迅速變成圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)?;贙inect的應(yīng)用也日漸增多。但是,由于Kinect深度測(cè)距原理所限,Kinect的深度圖像存在以下四個(gè)方面的問(wèn)題:與距離的平方成正比的噪聲、由無(wú)效像素組成的空洞、深度圖像與彩色圖像邊緣不匹配和深度圖像在時(shí)域上的閃爍。這些因素阻礙了Kinect在諸如人臉識(shí)別、3D重構(gòu)等需要高質(zhì)量的深度數(shù)據(jù)的領(lǐng)域上的應(yīng)用。為了改善Kinect深度圖像的質(zhì)量,本文研究了不同條件
2、下Kinect深度圖像的增強(qiáng)算法,主要研究成果如下:
1.單幅深度圖像增強(qiáng)算法。該算法在深入研究Kinect深度測(cè)距原理和深度圖像質(zhì)量特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)深度圖像與彩色圖像邊緣不匹配問(wèn)題是由位于深度圖像邊緣和對(duì)應(yīng)的彩色圖像邊緣之間的錯(cuò)誤像素引起的,進(jìn)而提出了基于區(qū)域生長(zhǎng)和距離變換的錯(cuò)誤像素去除方法,該方法用區(qū)域生長(zhǎng)在深度圖像邊緣和彩色圖像邊緣提取錯(cuò)誤像素所在的區(qū)域,用對(duì)應(yīng)的距離圖像來(lái)指導(dǎo)區(qū)域生長(zhǎng)的方向。隨后,用加權(quán)模式濾波算
3、法填補(bǔ)空洞,最后,用自適應(yīng)聯(lián)合雙邊濾波器去除噪聲。實(shí)驗(yàn)表明,本文的方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的深度圖像增強(qiáng)算法。
2.靜止場(chǎng)景下深度圖像序列增強(qiáng)算法。為了能夠利用時(shí)域上的信息,該算法在單幅深度圖像增強(qiáng)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了兩點(diǎn)改進(jìn):其一是在用加權(quán)模式濾波算法填補(bǔ)空洞之前,先對(duì)深度圖像進(jìn)行首次深度填充,為此,該算法維持一個(gè)深度圖像模型和一個(gè)無(wú)效像素模型,空洞中的像素如果滿足無(wú)效像素模型給出的約束,就用深度圖像模型中對(duì)應(yīng)的值進(jìn)行填充;其二是
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