基于边缘校正的深度图像上采样后处理算法

摘要：

深度图在人机交互、导航、增强现实等领域有重要的应用,但目前由Kinect、TOF等摄像机获取的深度图像与颜色图像相比,分辨率普遍较低,而大量的应用中都要求深度图像必须与颜色图像分辨率一致.为此,本文提出一种深度图像上采样的后处理算法.本算法利用经典的插值算法对深度图像进行初步的上采样,再对初步上采样后的深度图进行两次后处理.提取颜色图像的几何边界信息,以其为基准校正初步上采样深度图的边界位置;抽取深度图像边界两侧内部平滑区域的像素值,对校正边界后的上采样深度图的边界线两侧区域进行相应的填充.实验结果表明,与经典上采样算法相比,本文所提算法的上采样图像具有更好的主观质量,在保证边界区域平滑的情况下,消除了上采样算法带来的边界模糊现象;且通过边界校正,深度图像边界与颜色图像几何边界的吻合度得到提高,改善了合成视点的质量.

关键词：深度图像、图像上采样、边缘提取、边界校正

所属期刊栏目：铁道工程

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61402034,61210006,61202240;北京市自然科学基金4154082;中央高校基本科研业务费专项资金2015JBM032

在线出版日期：2016-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：67-73