[发明专利]一种基于最优化的Kinect深度图修复方法在审
| 申请号： | 201810463966.7 | 申请日： | 2018-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN108765477A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 杨洋;卞慧雯;彭艳红 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06T7/13 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最优化的Kinect深度图修复方法，首先利用Sobel算子进行边缘检测，删除深度图像边缘的错误数据；然后使用联合双边滤波计算每一点与周边邻域的权重值，权重包括颜色相似度权重和空域距离权重，均采用高斯滤波计算，使用邻域的权重与深度的乘积减去该点的深度数据的差值，并使得该差值达到最小，最后使用最优化方法解出每个点的深度数据。本发明能够将深度图像数据缺失严重的部分完全恢复，并使得深度图像的边缘能够与彩色图像的边缘达到匹配。采用联合双边滤波技术进行权重计算，提高计算效力和准确度，采用最优化的建模方法求解深度数据，使得得到的深度数据最优。 | ||
| 搜索关键词： | 深度数据 最优化 权重 深度图像 双边滤波 深度图 邻域 深度图像数据 修复 颜色相似度 准确度 边缘检测 彩色图像 错误数据 高斯滤波 权重计算 权重和 减去 求解 建模 匹配 删除 空域 联合 恢复 | ||
【主权项】：
1.一种基于最优化的Kinect深度图修复方法，其特征在于，首先删除深度图像边缘的错误，然后使用联合双边滤波计算每一点与周边邻域的权重值，使用邻域的权重与深度的乘积减去该点的深度数据的差值，并使得该差值达到最小，最后使用最优化模型解出每个点的深度数据。
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