[发明专利]一种基于改进三边滤波的Kinect深度图像修复方法

说明书

技术领域

本发明属于深度图像修复技术领域，具体涉及对kinect深度图像的基于改进三边滤波的Kinect深度图像修复方法。

背景技术

深度图像是一种全新的图像模式，在计算机视觉、自动导航等领域中有着广泛的应用前景.

Kinect作为一台相对廉价的深度图像与彩色图像获取设备，通过特殊的结构光技术获取深度图像，且获取深度图像分辨率较高，受到了科学研发工作者以及工业界的普遍重视。但是由于Kinect的结构特性和测距原理所限，所获取的深度图像存在一些缺陷：如由于无法准确测得深度值所产生的空洞区域，以及深度图与彩色图边缘不匹配等。这些问题限制了kinect深度图应用，因此对kinect获取的深度图像进行修复具有重要意义。

目前，对Kinect深度图像修复主要有两种方法:一种方法是直接针对深度图像进行修复，不借助纹理图像，其修复效果较差；另一种是结合纹理图像进行修复的方法，由于借助了纹理图像的信息，该类方法对深度图边缘保持具有较好的效果。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于改进三边滤波的Kinect深度图像修复方法。

本发明包括如下步骤：

(1)利用Kinect同步获取深度图与彩色图；

(2)对彩色图和深度图进行对齐；

(3)提取深度图边缘信息；

(4)提取彩色图边缘信息；

(5)去除彩色图中的非边界纹理信息；

(6)用区域生长方法，在深度图中找出深度值错误的像素点并去除该点的错误深度值；

(7)用基于色差与结构相似度系数的改进三边滤波方法对深度图空洞区域进行填充修复。

所述的步骤(3)包括：采用Canny算子对深度图进行边缘检测，得到深度图边缘Depth_edge(i,j)。

所述的步骤(4)包括：采用Canny算子对灰度化的彩色图进行边缘检测，得到包含内部纹理信息的彩色图边缘Color1_edge(i,j)。

步骤(5)中采用距离变换方法去除彩色图轮廓边缘内部纹理信息，,包括以下步骤：

(5.1)对深度图边缘进行欧氏距离变换，将深度图边缘中的所有边缘点作为一个点集，并计算深度图中每一个像素点到该点集的最小欧氏距离，将其作为距离变换图中相应点的像素值，即每一点的像素值代表该点到深度图边缘的最近距离，距离变换图中的某一点像素值越大，则该点距离物体的边界越远；像素值越小，则该点距离物体的边界越近；

(5.2)根据下面的公式去除彩色图轮廓边缘内部纹理信息：

Color2_edge(i,j)=Color1_edge(i,j)ifDepth_dist(i,j)<th0else]]>

式中：利用得到的Depth Dist Map进行判断：遍历彩色图边缘中的边缘点，若该点坐标对应的Depth Dist Map像素值小于阈值th，则认为该边缘像素是与深度图像边缘相对应的边缘点，保留该点，反之，当阈值大于th，则认为是物体内部的纹理，深度图像边缘中不存在相对应的边缘，去除该点。