深度图像空洞修复：曲率扩散与边缘重建技术

"采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复-论文" 深度图像修复是计算机视觉领域的重要研究方向，特别是在3D重建和增强现实应用中，深度图像的质量直接影响到最终的效果。传统的深度图像空洞修复算法在处理离散空洞以及物体内部和背景的空洞时表现出色，然而在面对物体边缘的大面积空洞时，常会出现过填充或欠填充的问题，导致边缘几何失真、边界模糊，降低了图像的真实感和质量。 本文提出了一种采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复方法，旨在解决物体边缘空洞修复的挑战。首先，通过获取深度图像的空洞掩膜，明确空洞区域的位置。接着，利用曲率扩散模型来填充这些空洞。曲率扩散模型将深度图像看作一个流体扩散过程，通过等照度线和曲率分布来控制扩散强度，使得空洞周围的局部结构能精确地向空洞内部扩散，这尤其适用于填充较大面积的空洞，保证了结构的连续性。 在填充空洞后，通过二值分割滤波器获取边缘信息，识别出需要进行重建的像素。最后，利用马尔科夫随机场模型对深度图像的物体边缘纹理进行重建。马尔科夫随机场模型基于邻域系统和连通性的能量函数，能够有效地恢复修复后的深度图像边缘纹理，从而消除模糊现象，保持边缘的清晰度。 实验结果显示，与传统方法相比，采用本文提出的修复方法可以显著提高深度图像的平均梯度指标，提升幅度在10%-25%之间。这表明该方法能够有效地修复深度图像中物体边缘的大面积空洞，生成结构完整、边缘纹理清晰的深度图像，提升了修复质量和视觉效果。 这项研究不仅为深度图像修复提供了新的思路，而且对于提高3D重建的精度和增强现实的用户体验具有实际意义。同时，这种方法的创新性和有效性也为其在相关领域的进一步应用打下了坚实的基础。