基于目标特征的植株深度图像修复

摘要：

针对植株深度图像的像素错误和缺失、常见的滤波方法无法准确修复植株深度图像的问题,提出一种基于目标特征的植株深度图像修复方法.首先基于颜色和空间信息的图像分割算法对植株彩色图像进行目标分割,再检索每个目标的外轮廓,并对外轮廓进行多边形拟合;其次,基于目标区域搜索深度图像中具有正确深度值的像素作为目标区域采样点,并对叶片区域的图像进行归一化;最后,利用空间拟合法计算各目标区域的方程,修复区域内小面积错误和缺失的深度值,同时采用支持向量机和空间变换运算对大面积错误和缺失深度值的叶片区域进行修复.实验结果表明,该方法能够准确地修复植株深度图像中错误、缺失的深度数据,且能够有效地保护目标区域的边缘信息.

关键词：植株深度图像修复、目标分割、空间拟合、支持向量机、空间变换运算

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"863"计划主题项目子课题2015AA016403;虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京航空航天大学开放基金BUAA-VR-15KF-13

在线出版日期：2019-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：460-465