基于Kinect的深度圖像修復(fù)及顯著性檢測(cè).pdf

1、隨著體感攝像機(jī)Kinect的問(wèn)世，深度圖像迅速成為機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。然而，Kinect獲得的深度圖像存在深度圖像和RGB圖像失配、部分深度信息缺失等缺陷，限制了其在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域中的應(yīng)用表現(xiàn)。同時(shí)，深度圖像一般獨(dú)立應(yīng)用于動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別和跟蹤等領(lǐng)域，而少有RGB圖像和深度圖像協(xié)同的相關(guān)研究。
　　基于上述背景，本文研究總結(jié)國(guó)內(nèi)外深度圖像相關(guān)的研究現(xiàn)狀，從Kinect深度圖像的缺陷分析出發(fā)，首先進(jìn)行深度圖修復(fù)和增強(qiáng)，而后進(jìn)一步研究深

2、度信息構(gòu)建的圖像局部特征，并應(yīng)用于顯著性目標(biāo)檢驗(yàn)，自下而上形成了完整的深度圖像分析和應(yīng)用體系。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括：
　　1.基于平滑鄰域的深度圖像修復(fù)：該算法通過(guò)計(jì)算深度圖像對(duì)應(yīng)RGB圖像像素鄰域的平滑性，生成平滑鄰域，而后結(jié)合聯(lián)合雙邊濾波器，在保持圖像的局部結(jié)構(gòu)的同時(shí)，校正深度局部深度的不連續(xù)扭曲，修復(fù)圖像中的失真和缺失信息。實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明了該模型的有效性。
　　2.基于深度圖像的超像素分割：本文設(shè)計(jì)了基于深度和局部