[发明专利]一种基于混合滤波的深度图空洞修复方法

摘要

本发明公开了一种基于混合滤波的深度图空洞修复方法，步骤如下：获取待修复深度图像；识别其空洞区域；计算空洞内像素的优先级；将优先级高于阈值的像素放入优先级队列中进行填补；待空洞区域修补结束之后，再修补非空洞区域；对于空洞区域和非空洞区域，分别先修复非边缘区域再修复边缘区域。本发明提出了为空洞中的所有像素设置优先级，优先级取决于邻域像素对中心空洞像素的支持度和可信度。随着未知像素不断地被填补，空洞边缘不断缩小，同时更新空洞边缘的像素的优先级，且自适应性的更新阈值，保证优先级最高的像素被优先填补。本发明在联合双边滤波原理上加入纹理和结构信息，对于纹理和结构复杂的图像有较好的处理效果。

主权项

1.一种基于混合滤波的深度图空洞修复方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取待修复深度图像；S2，识别空洞区域，深度值为0的像素为空洞像素；S3，设置优先级初始阈值，计算所有空洞填补区域像素的优先级，优先级通过空洞像素的支持度r1和可信度r2所决定；S4，优先级大于阈值的像素放入优先级队列中，并将队列中的像素按照从大到小的顺序进行深度值的计算；S5，通过全变分模型从彩色图像中提取其主结构信息和纹理信息；S6，对于空洞区域，首先判断空洞像素是否处于边缘区域，如果处于非边缘区域，采用融合结构和纹理信息的局部基于方向的联合双边滤波算法，主要计算方法是深度值邻域像素的深度值加权平均得到的，每一个邻域像素的权值由从图像中获取到的邻域像素与其中心像素的空域邻近度、灰度值相似度及结构相似度、纹理相似度获得，如果空洞非边缘区域仍有未填补的像素，则返回执行步骤S4；如果没有，则开始填补边缘区域，采用融合结构和纹理信息的基于方向的联合双边滤波算法，非边缘区域修复算法的修复邻域窗口是自适应性的；S7，待所有的空洞区域修补结束之后，再修补所有的非空洞区域，非空洞区域非边缘区域修复是通过融合结构和纹理信息的联合三边滤波算法，非空洞非边缘区域的填补方法与空洞区域的非边缘区域的填补方式相同。