模糊C-均值聚类引导的Kinect深度图像修复算法

Kinect depth map inpainting under fuzzy C-mean clustering guidance
万红1,2
钱锐1,2
1. 郑州大学 电气工程学院, 郑州 450001
2. 脑科学与脑机接口技术河南省重点实验室, 郑州 450001

摘要

针对Kinect传感器所采集的深度图像中存在大面积空洞的问题,提出了一种模糊C-均值聚类引导的深度图像修复算法。该算法将同步获取的彩色图像和深度图像作为输入;利用模糊C-均值聚类算法对彩色图像进行聚类,聚类结果作为引导图像;然后对每个深度图像中的大面积空洞区域,利用改进的快速行进算法,从空洞边缘向空洞内部逐层修复空洞区域;最后,利用改进的双边滤波算法去除图像中的散粒噪声。实验表明该算法能有效修复Kinect深度图像中的空洞,修复后的图像在平滑度和边缘强度上优于传统算法。

基金项目

国家自然科学基金面上项目(61673353)
河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室开放基金资助项目(HNBBL17005)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0831
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1564-1568
文章编号: 1001-3695(2019)05-059-1564-05

发布历史

[2019-05-05] 印刷出版

引用本文

万红, 钱锐. 模糊C-均值聚类引导的Kinect深度图像修复算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (5): 1564-1568. (Wan Hong, Qian Rui. Kinect depth map inpainting under fuzzy C-mean clustering guidance [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (5): 1564-1568. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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