自适应联合双边滤波在深度图像空洞填充与优化中的应用

"基于自适应联合双边滤波的深度图像空洞填充与优化算法，旨在解决联合双边滤波在修复深度图像时存在的问题，如无法精确估计滤波邻域和权重参数，以及深度图像空洞填充效果不理想等。该算法提出了一种创新的方法，减少了输入参数，能针对性地修复每个深度缺失值。具体实现中，算法根据有效像素的比例来确定每个空洞像素点的滤波邻域范围，并且通过邻域大小来计算空间距离权重项参数。同时，它引入了结构相似度（SSIM）作为颜色相似性的权重参数计算指标，以提高填充的准确性。 在实验部分，该算法在Middlebury立体匹配数据集和经过配准的Kinect RGB-D数据集上进行了性能验证，并与其他方法进行了定性与定量的比较分析。实验结果显示，提出的算法能够有效地填补深度图像中的空洞，抑制图像噪声，显著提升深度图像的质量，显示出了更精细、更准确的修复效果。 关键词：图像处理，深度图像修复，联合双边滤波，空洞填充，优化估计，Kinect传感器。" 这篇摘要介绍的是一种用于深度图像处理的自适应算法，特别关注于深度图像的空洞填充与优化。深度图像在获取过程中常常会遇到“空洞”问题，即某些区域缺乏深度信息。传统的联合双边滤波方法在处理这类问题时存在局限性。而本文提出的算法通过自适应的方式，根据每个空洞像素的有效像素占比动态调整滤波邻域和权重，增强了填充的适应性和准确性。结构相似度（SSIM）的引入进一步确保了颜色信息的一致性，提升了图像的整体质量。实验结果证明了该算法在处理深度图像空洞填充上的优越性能，对于深度图像的修复和优化具有重要的理论与应用价值。