基于Kinect相机的深度图像空洞修复及超像素分割算法

作     者：刘国华 段建春 LIU Guo-hua;DUAN Jian-chun

作者机构：天津工业大学机械工程学院天津300387 天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387 

出 版 物：《计算机工程与科学》 (Computer Engineering & Science)

年 卷 期：2020年第42卷第5期

页      面：851-858页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：天津市科技计划项目(18JCTPJC62700) 

主　　题：Kinect相机 深度图像 空洞修复 超像素 

摘      要：针对Kinect相机原始深度图像存在空洞的问题,提出了一种结合彩色图像局部边缘信息的深度图像空洞修复算法。首先,通过双边滤波修复较小空洞;其次,根据彩色图像局部边缘信息将较大空洞分为无边缘和有边缘2类;最后,对第1类无边缘空洞进行均值填充修复,对第2类有边缘空洞先根据彩色图像局部边缘特征分割空洞,再分别由外而内逐步修复,从而完成所有的空洞修复。空洞修复完成后,融合深度信息重新建立了线性谱聚类核函数,并基于此提出一种融合深度信息的线性谱聚类超像素分割算法(LSC-D)。实验结果表明,与其他方法相比,提出的深度图像空洞修复算法具有更高的修复准确度,提出的LSC-D超像素分割算法具有更低的欠分割错误率和更高的边界召回率。