模糊C-均值聚类引导的Kinect深度图像修复算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Kinect depth map inpainting under fuzzy C-mean clustering guidance
针对Kinect传感器所采集的深度图像中存在大面积空洞的问题,提出了一种模糊C-均值聚类引导的深度图像修复算法.该算法将同步获取的彩色图像和深度图像作为输入;利用模糊C-均值聚类算法对彩色图像进行聚类,聚类结果作为引导图像;然后对每个深度图像中的大面积空洞区域,利用改进的快速行进算法,从空洞边缘向空洞内部逐层修复空洞区域;最后,利用改进的双边滤波算法去除图像中的散粒噪声.实验表明该算法能有效修复Kinect深度图像中的空洞,修复后的图像在平滑度和边缘强度上优于传统算法.
万红;钱锐
郑州大学电气工程学院,郑州450001脑科学与脑机接口技术河南省重点实验室,郑州450001
信息技术与安全科学
深度图像空洞修复模糊C-均值算法聚类快速行进法
《计算机应用研究》 2019 (5)
1564-1568,5
国家自然科学基金面上项目(61673353)河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室开放基金资助项目(HNBBL17005)
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