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[发明专利]一种联合颜色与深度信息的自适应深度图像修复方法-CN201910919398.1在审
发明人：魏平;夏春龙;张永驰;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合颜色与深度信息的自适应深度图像修复方法，通过获取待修复深度图及待修复深度图深度处理前的颜色原图；然后根据待修复深度图的掩码获取待修复深度图的空洞和噪点坐标，从而确认深度图的空洞和噪点坐标信息，然后对于待修复深度图中的噪点，采用双边滤波方法进行图像噪点修复；对于待修复深度图中的空洞，获取颜色原图中与待修复深度图相同像素点的像素值覆盖待修复深度图中相同位置的像素点，完成空洞的修复，采用双选择处理方法分别实现空洞和噪点信息的修复问题，有效地解决了单一滤波器不能处理深度图像中大面积空洞的问题，减小了深度图像修复误差，实现了场景的深度图像合理修复，取得了很好的效果以及性能表现。
一种联合颜色深度信息自适应图像修复方法

[发明专利]深度图修复方法及其相关装置-CN202010658474.0在审
发明人：胡天佑 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供深度图修复方法及其相关装置。该深度图修复方法包括：基于待修复深度图对应的彩色图确定待修复深度图的运动区域掩膜；基于运动区域掩膜，确定待修复深度图的运动区域和静止区域；利用运动区域中的待修复点的邻域中每一像素点与待修复点的深度相关性权重、彩色相似度权重和空间相关性权重计算待修复点的邻域中每一像素点的联合权重；基于运动区域中待修复点的邻域中每一像素点的联合权重和深度值计算出待修复点的深度值；利用参考深度图对静止区域中待修复点进行修复，得到修复图本申请可以对深度图中的空洞进行修复。
深度修复方法及其相关装置

[发明专利]一种深度图修复方法及装置-CN201811159223.7在审
发明人：焦继超;邓中亮;章程;张延恒;苑立彬;王鑫;吴奇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种深度图修复方法及装置，该方法包括：获取待修复深度图；待修复深度图包括待修复区域；确定位于待修复区域中的待修复像素点；确定待修复深度图中以待修复像素点为中心的目标区域内的至少一个参考像素点，参考像素点位于待修复区域外；确定待修复像素点与每一参考像素点间的色彩距离；确定待修复像素点与每一参考像素点间的空间距离；根据每一参考像素点的深度信息，以及所确定的色彩距离和空间距离，确定待修复像素点的深度信息从而能够实现对深度图中未知深度信息的像素点进行深度信息修复。
修复深度图像素点参考像素点深度信息修复区域空间距离色彩距离目标区域

[发明专利]图像修复方法及其模型训练方法、以及相关装置-CN201911287448.5有效
发明人：欧勇盛;刘国栋;熊荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2019-12-14 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像修复方法及其模型训练方法、以及相关装置，一种深度图像修复模型的训练方法中，将带缺损的第一深度图像输入到第一输入层；将所述第一深度图像对应的RGB图像输入到第二输入层；通过所述卷积结合层参考所述RGB图像对所述第一深度图像的进行修复，得到修复后的第二深度图像；通过所述第二深度图像的深度值与所述第一深度图像缺损前的深度真实值构建损失函数，利用所述损失函数对所述深度图像修复模型进行迭代训练。本申请的深度图像修复模型能够进行大面积修复，通过预修复第一深度图像与未缺损的第一深度图像深度值的误差值对深度图像修复模型进行训练，可以实现修复任意面积深度值缺失的深度图，同时提高了鲁棒性。
图像修复方法及其模型训练以及相关装置

[发明专利]深度图像的修复方法、装置、电子设备和计算机存储介质-CN202011416331.5在审
发明人：李江;李骊 -专利权人：北京华捷艾米科技有限公司
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种深度图像的修复方法、装置、电子设备和计算机存储介质，方法包括，获取拍摄目标物体得到的深度图像和红外图像；确定深度图像和红外图像中目标物体所在的目标深度区域和目标红外区域；在深度图像中将目标深度区域和目标红外区域作差得到待修复区域；选取待修复区域内与修复后的像素点或目标深度区域的边缘相邻的像素点作为待修复像素点，将待修复像素点的深度值更新为相邻的修复后的像素点和位于参考区域内的像素点的深度值的加权平均值，得到修复后的像素点，然后选取新的待修复像素点，直至修复完待修复区域的所有像素点。本方案利用红外图像确定待修复区域并修复其中的像素点，从而消除深度图像的缺失。
深度图像修复方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种基于深度信息的图像修复方法-CN202210913433.0有效
发明人：朱树元;刘柯宇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像修复领域，具体提供一种基于深度信息的图像修复方法，用以实现破损图像的高质量修复；本发明通过构建基于深度信息的平面分割模型，实现图像修复类型的划分；在“单平面的修复”中，将样本块与待修复块的平均深度信息作为约束项加入最优匹配块的判定准则当中，提升了最优匹配块选取的准确性；在“多平面的修复”中，根据深度信息划分形成多个深度平面，首先对每个深度平面进行逐层“粗修复”，再对“粗修复”后深度平面进行单平面的“精修复”，保证了分界线的连续性和深度平面的修复质量；综上，本发明能够有效降低各修复平面间的影响，显著提高图像修复的质量，并且能够在一定程度上降低修复时间、进而提高效率。
一种基于深度信息图像修复方法

[发明专利]一种基于非凸低秩低梯度的深度图像修复方法-CN202010028825.X有效
发明人：郑建炜;杨弘;陈婉君 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-01-11 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非凸低秩低梯度的深度图像修复方法，包括获取待修复的深度图像D，确定深度图像D的待修复区域Ω，构建图像修复矩阵U；构建基于非凸低秩低梯度的深度图像修复模型；采用ADMM算法求解所述深度图像修复模型中的M子问题；采用区域融合算法求解所述深度图像修复模型中的U子问题；迭代更新辅助变量M和U，直至满足结束条件，得到修复后的深度图像U。本发明提供了基于非凸低秩低梯度的深度图像修复方法，以克服现有的图像修复方法中存在高维数据凸松弛收敛速度慢、深度图像的无纹理性、数据过于稀疏的缺点。
一种基于非凸低秩低梯度深度图像修复方法

[发明专利]人脸图像修复方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011435200.1在审
发明人：李禹源;胡文泽 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人脸图像修复方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取目标人脸图像配准后的人脸色彩图以及人脸深度图；对所述人脸色彩图进行边缘信息提取，得到人脸边缘信息；以及根据所述人脸深度图中各个像素点的深度值，对所述人脸深度图进行掩膜，得到第一深度掩膜图；基于所述人脸边缘信息以及所述第一深度掩膜图，对所述人脸深度图进行修复。通过将人脸边缘信息来作为先验信息，辅助人脸深度图的修复，可以使得修复更加准确，基于深度值得到到第一深度掩膜图，在进行修复时，可以只关注深度值已知的区域，进而利用深度值已知区域来修复深度值缺失区域，使得修复更为精细平滑，提高人脸深度图像的修复质量。
图像修复方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像修复方法、装置及电子设备-CN202211178540.X在审
发明人：李尚宇;李子容;王登球;李海涛;刘秀娟 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种图像修复方法、装置及电子设备。该方法包括：获取原始深度图像中的待修复子图像，并滤除所述待修复子图像中的异常像素点；根据所述待修复子图像中的每个非异常像素点对应的卷积计算权重和每个非异常像素点的深度值，确定所述待修复子图像中的中心像素点的修复深度值；将所述待修复子图像中的中心像素点的原始深度值修改为修复深度值，以所述待修复子图像进行修复，得到目标子图像；使用所述目标子图像更新所述待修复子图像，得到所述原始深度图像的目标修复图像。本申请的方法可以对原始RGB‑D图像进行快速修复，以提高深度图像质量、提高距离信息的准确性，进而提高深度图像在后续利用过程中的应用效果。
图像修复方法装置电子设备

[发明专利]一种基于深度修复的室内场景三维重构方法及系统-CN202110739650.8在审
发明人：林小龙;徐敬东;冯胜平;周红 -专利权人：湖北枫丹白露智慧标识科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度修复的室内场景三维重构方法及系统，所述方法包括：通过立体相机获取室内场景的目标图像对；基于构建编码‑解码结构的特征提取网络，引入注意力模块和特征融合模块，建立生成对抗式立体图像修复网络模型；将所述生成对抗式立体图像修复网络模型与视差网络模型一起组成深度修复模型；制作数据集并训练所述深度修复模型；通过训练后的深度修复模型对目标图像对进行深度修复，根据深度修复后的目标图像对进行室内场景三维重构本发明基于深度学习实现了目标图像对的修复，减少修复遗漏，提高图像修复的完成度。
一种基于深度修复室内场景三维方法系统

[发明专利]一种基于生成对抗网络的深度图修复方法及相关装置-CN202210013362.9在审
发明人：邹文斌;杨巧;田时舜;邹辉 -专利权人：深圳大学;慧视创新（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：根据本发明实施例公开的基于生成对抗网络的深度图修复方法及相关装置，将真实深度图加入随机噪声得到稀疏深度图，将稀疏深度图以及对应彩色图输入至生成器，生成修复深度图；将真实深度图或修复深度图输入至判别器，判别输入图像为真实深度图的概率；将判别结果反向传播至生成器，更新生成器的网络训练参数；将待修复深度图输入至训练完成的生成器，生成修复完成的深度图。通过本发明的实施，基于真实深度图和彩色深度图训练由生成器和判别器组成的生成对抗网络模型，通过更新参数迭代训练提高判别器的判别能力以及生成器的修复能力，实现能够修复数据缺失较大的深度图，保证深度图像修复效果
一种基于生成对抗网络深度修复方法相关装置

[发明专利]深度图像的修复方法、装置和存储介质-CN202010201231.4有效
发明人：李甲;宋昊坤;吴恒;付奎;赵沁平 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种深度图像的修复方法、装置和存储介质，所述方法包括：提取待修复图像的二值掩模图像；并对所述待修复图像进行空间变换处理，得到处理后的待修复图像；根据所述二值掩模图像和卷积稀疏编码字典，对所述处理后的待修复图像进行变换空间数据修复，得到空间变换修复结果，其中，所述卷积稀疏编码字典为对多个具有完整深度信息的样本图像进行卷积稀疏编码学习得到的；进而根据所述空间变换修复结果，对所述待修复图像进行深度信息的修复。本发明提供的深度图像的修复方法、装置和存储介质，可以更准确的表达出待修复图像的深度信息分布变化，以使对深度图像的修复效果的更佳。
深度图像修复方法装置存储介质

[发明专利]一种用于高反光噪声深度图像的修复方法-CN202110899091.7有效
发明人：闫涛;杜亮;钱宇华 -专利权人：山西大学
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像修复技术领域，具体涉及一种用于高反光噪声深度图像的修复方法。技术方案包括以下步骤：首先对待修复深度图像执行开运算，待修复深度图像减去开运算结果后得到了消除背景影响的深度图像；然后通过设置的阈值百分比进行二值化操作，二值化结果作为待修复深度图像的掩模；最后利用图像块匹配的方法实现低质量深度图像的精准修复本发明的方法能够自动识别深度图像中的异常深度信息，然后通过图像修复的方法可对高反光因素导致的低质量深度图像进行有效复原。
一种用于反光噪声深度图像修复方法

[发明专利]一种对Kinect深度图像进行空洞修复的方法-CN201410196630.0有效
发明人：安平;赵冰;王健鑫;张兆扬 -专利权人：上海大学
申请日： 2014-05-12 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对Kinect深度图像进行空洞修复的方法，它包括以下步骤首先，对Kinect摄像机获取的纹理图像和深度图像进行对齐裁剪，结合纹理特性进行纹理图像前景区域分割实现对深度图像前景区域的空洞修复，其次，采用区域生长法确定深度图像空洞匹配修复区域，根据纹理信息精确确定空洞匹配修复区域，然后对空洞匹配修复区域进行加权平均来修复空洞，最后，使用高斯滤波对深度图像进行去噪平滑处理，得到修复后的深度图像本发明可有效修复原始深度图像中存在的空洞，能够得到平滑度好的深度图像，深度图像前景边缘和纹理图像前景边缘达到吻合，同时可绘制质量较好的虚拟视点图像。
一种 kinect 深度图像进行空洞修复方法

[发明专利]深度图修复方法、装置和可读存储介质-CN202010900643.7在审
发明人：户磊;王亚运;薛远;崔哲;刘祺昌 -专利权人：北京的卢深视科技有限公司;合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种深度图修复方法、装置和可读存储介质，所述深度图修复方法包括：基于原始深度图获取空洞区域集；对原始彩色图分别进行全局分割与局部分割，获得彩色分割区域集；其中，所述彩色分割区域集用于对所述空洞区域集进行处理，以获取待修复空洞区域集；所述原始深度图和所述原始彩色图包括同一人脸；计算所述待修复空洞区域集中各空洞像素点的深度修复值，对所述原始深度图进行修复。基于彩色图的引导对深度图进行修复，在保证深度图整体修复效果的基础上，进一步提升了修复的真实性和可靠性，能够满足当前人脸识别检测应用对深度图像质量日益提高的要求。
深度修复方法装置可读存储介质

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