实现深度图像的去噪处理

资 源 简 介

实现深度图像的去噪处理

详 情 说 明

深度图像去噪处理是提升3D感知质量的关键技术。针对Kinect、TOF等深度相机常见的分辨率低和深度缺失问题，这里介绍一种有效的空洞填充方法。

深度图像中的空洞主要由三种情况造成：光学遮挡、材料吸收和运动模糊。传统方法如最近邻插值容易产生块状伪影，而基于统计学的方法能更好地保持边缘结构。我们采用自适应邻域分析策略，根据空洞区域周围的有效像素分布动态调整填充范围。

具体实现分为三个层次：首先通过边缘检测划分结构区域，避免跨边缘采样；然后建立基于置信度的权重矩阵，可靠性高的像素获得更大话语权；最后采用迭代优化框架逐步收敛。这种方法在保持原始几何特征的同时，能够有效修复大面积连续空洞。实验表明，相比双边滤波等方法，该算法在物体边界处具有更自然的过渡效果。