基于超像素分割的深度图像修复算法
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作者:
作者单位:

(宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波315211)

作者简介:

彭宗举(1973-),男,四川南充人,博士,教 授,博士生导师,主要从事视频图像压缩,多媒体信号处理与通信研究和感知编码.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(U1301257,0)、国家“863”计划(2015AA015901)、浙江省自然科学基金(LY16F010002,LY15F010005)和宁波市自然科学基金(2015A610127,2015A610124)资助项目 (宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波315211)


Depth map inpainting algorithm based on superpixel segmentation
Author:
Affiliation:

(Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China)

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    摘要:

    为了提高Kinect相机获取的深度图质量,提出了一种基于超像素分割的图像修复算法。 首先对深度图和彩色图分别 进行双边滤波和超像素分割;其次,结合深度图像和彩色图像相似性,记录彩色分割块的位 置,并对应于 深度图中;最后,在每个分割块对应深度区域中,根据丢失像素点在分割块中所占比例,划 分为无空洞区 域、小空洞区域、大空洞区域和全空洞区域4类。采用快速行进算法对小空洞区域进行 修复,利用中 值填补算法进行大空洞区域修复,对全空洞区域利用邻域区间对应彩色图像相似性进行填充 。4种类型中 的无空洞区域无需修复。实验结果表明,本文方法与FMM、Shen和Scheming的方法相比, 平均均方根误差(RMSE) 分别降低了2.958、0.822和0.078,修复 的主观质量也有所提高。

    Abstract:

    The accuracy of depth scene from Kinect will always be influenced by m any surrounding factors.Therefore missing areas will appear in the depth map obtained by depth camera.This paper proposes an inpainting algorithm based on superpixel segmentation to improve the quality of depth map.Firstly,the depth map and color map will be filtered and segmented,respect ively.Secondly, the similarity of color image and depth map will be used for K-means cluster,an d each cluster position is recorded as labels which will be mapped to the depth map.Finally,c lusters are divided into four types according to the ratio of the missing pixels in each clu ster.The types include cluster without holes,cluster with small holes,cluster with large hole s and all-hole cluster.The clusters with small holes and large holes will be filled with fast m arching method and median filling algorithm,respectively.Besides,we use nearly similar area f illing method for the all-hole cluster,and the processing of cluster without holes is unneces sary.Experimental results show that the residual mean square error of the proposed method is lower than that of FMM,Shen′s and Scheming′s methods by 2.9584,0.82249and 0.07840,respectively.Besides,the subjective quality of t he proposed method is better than that of those methods.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡天佑,彭宗举,焦任直,陈芬,左力文.基于超像素分割的深度图像修复算法[J].光电子激光,2016,27(10):1121~1128

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  • 收稿日期:2015-07-08
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  • 在线发布日期: 2016-11-07
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