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题名基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法
被引量：5
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作者
林玲
陈姚节
郭同欢
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机构
武汉科技大学计算机学院
武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
武汉科技大学冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第30期215-220,共6页
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文摘
针对Kinect传感器获取的深度图像中存在大量噪声以及深度信息缺失导致的空洞问题,提出一种基于时空域数据融合的深度图像修复算法。首先,对配准后的深度图像利用卡尔曼滤波使跳变深度值趋于平稳,并采用阈值分割法得到待修复区域;其次,计算待修复边界所有像素点的时空域置信度,对时空域置信度最大的像素点计算其时域和空域深度数据,并根据时空域置信度为时空数据分配权值进行数据融合,实现像素点的修复;最后,待修复边界改变,迭代执行上一步直至图像修复完成。实验结果表明:与传统修复算法相比,基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法的深度图峰值信噪比更高、均方根误差更小,图像质量更好。
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关键词
时空域置信度
时空域数据
数据融合
深度图像修复
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Keywords
space-time domain reliability
space-time domain data
data fusion
pictural depth restoration
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分类号
TP317.41
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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