模糊C-均值聚类引导的Kinect深度图像修复算法后印本

作者： 万红 ^1,2 钱锐 ^1,2
作者单位：

1. 郑州大学电气工程学院

2. 脑科学与脑机接口技术河南省重点实验室
提交时间：2018-04-12 14:02:13

摘要: 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。

深度图像空洞修复模糊C-均值算法聚类快速行进法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

期刊：

计算机应用研究

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:201804.01400 (或此版本 ChinaXiv:201804.01400V1)
DOI:10.12074/201804.01400V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201804.01400.V1
科创链TXID： 051736bc-ee47-4a46-abd0-70fce5646dae
推荐引用方式： 万红,钱锐.模糊C-均值聚类引导的Kinect深度图像修复算法.计算机应用研究:https://chinaxiv.org/abs/201804.01400.[ChinaXiv:201804.01400V1] (点此复制)

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2018-04-12 14:02:13

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