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基于边缘信息引导滤波的深度图像增强算法
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:《计算机应用与软件》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710119
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61573232,61201434,61401263);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(GK201503068).
中文摘要:

由于Ki nec t 传感器的有效测距有限,深度图像会出现黑洞、噪声等问题,传统的深度图像增强算法仅利用彩色图像信息填充黑洞,增强后的深度图像物体边缘不清晰.针对这种情况,提出基于边缘信息引导滤波的 深度图像增强算法.首先,分别获取彩色图像和深度图像的边缘信息,通过融合得到作为引导的边缘图像信息; 然后,将边缘信息和迭代非局部中值滤波算法相结合进行黑洞填充;最后,利用自适应中值滤波对图像进行平滑 噪声的处理.实验结果表明,该算法能够很好地修复深度图像,得到较为清晰的物体边缘.

英文摘要:

Because of l imited distance measurement of Kinect sensor, black holes and noise etc. would occur in the depth map. Previous approaches to fill the black holes only used color images information and might cause unclear object edges of depth map after strengthening. So we proposed a new depth map enhancement algorithm based on edge information guided filtering. First, we combined the edge information of the color image and depth map as guide edge image information. Second, we combined the edge information and the non-local iterative median filtering algorithm to cover the hole. Finally, we used the adaptive median filter to smooth the noise. Experimental results show that the proposed approach can produce high quality depth map and can get a sharp edge.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463