采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复 论文
传统的深度图像空洞修复算法在处理离散空洞和物体内部及背景中的空洞时，表现出色。然而，当空洞出现在物体边缘处且面积较大时，传统方法往往会导致过填充或欠填充的问题，进而引发边缘几何失真和边界模糊等现象。为了解决这一问题，采用了一种基于曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复方法。
通过获取深度图像的空洞掩膜，确定需要修复的空洞区域。随后，使用曲率扩散模型对空洞进行填充，并通过二值分割滤波获取边缘信息，锁定待重建的像素。这一过程中的曲率扩散模型将深度图像视作一个流体扩散方程，通过等照度线和曲率分布来确定扩散强度，从而将局部结构从空洞的外部向内部扩散，有效地填充较大面积的空洞结构。
使用马尔科夫随机场模型进行边缘纹理的重建，从而消除模糊现象。马尔科夫随机场模型通过邻域系和连通系的能量函数表示结构信息，能够精准地重建修复后的深度图像边缘纹理。这种方法的优势在于，能够有效地去除物体边缘的模糊，使修复后的深度图像结构完整、边缘纹理清晰。
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