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题名基于边缘优先填充的自适应深度图像修复方法
被引量：1
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作者
孙梦欣
牟琦
夏蕾
李洪安
李占利
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机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
西安科技大学机械工程学院
北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室
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出处
《无线电工程》
2024年第10期2339-2346,共8页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-YB-517)
北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放项目(VRLAB2023B08)。
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文摘
针对传统深度图像空洞修复方法引起的物体边缘扭曲、模糊以及修复较大空洞速度缓慢的问题,提出了一种基于边缘优先填充的自适应深度图像修复方法。该方法利用多通道检测提取RGBD图像边缘,经过去除空洞虚假边缘和无用细节信息处理,生成物体的显著性边缘;将此边缘引入到图像修复过程中,优先填充空洞区域的边缘位置,有效解决边缘模糊虚化问题,使修复后的深度图像边缘结构清晰;在曲率驱动扩散(Curvature Driven Diffusion, CDD)模型的扩散项中引入梯度引导函数,使模型在空洞的平坦区域和边缘区域自适应地选择不同的扩散方向和扩散强度,实现对较大空洞区域的准确填充。实验结果表明,所提方法在RGBZ数据集上与其他方法进行比较,峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)和平均结构相似性(Mean Structural Similarity, MSSIM)分别提高了8~13 dB、0.009 9~0.021 4,在提高迭代效率的同时有效修复了较大空洞,保持了较为清晰完整的物体边缘轮廓信息。
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关键词
深度图像
空洞修复
边缘提取
曲率驱动扩散模型
自适应扩散
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Keywords
depth image
hole inpainting
edge extraction
CDD model
adaptive diffusion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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