基于边缘优先填充的自适应深度图像修复方法

作     者：孙梦欣 牟琦 夏蕾 李洪安 李占利 

作者机构：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 

出 版 物：《无线电工程》 (Radio Engineering)

年 卷 期：2024年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

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) 

主　　题：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 

摘      要：针对传统的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的问题，使修复后的深度图像边缘结构清晰；在曲率驱动扩散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，其PSNR和MSSIM分别提高了8～13dB、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。