基于Kinect的深度圖像修復及顯著性檢測.pdf

1、隨著體感攝像機Kinect的問世，深度圖像迅速成為機器視覺領域研究的熱點。然而，Kinect獲得的深度圖像存在深度圖像和RGB圖像失配、部分深度信息缺失等缺陷，限制了其在機器視覺領域中的應用表現。同時，深度圖像一般獨立應用于動態(tài)目標識別和跟蹤等領域，而少有RGB圖像和深度圖像協(xié)同的相關研究。
　　基于上述背景，本文研究總結國內外深度圖像相關的研究現狀，從Kinect深度圖像的缺陷分析出發(fā)，首先進行深度圖修復和增強，而后進一步研究深

2、度信息構建的圖像局部特征，并應用于顯著性目標檢驗，自下而上形成了完整的深度圖像分析和應用體系。本文的主要工作和創(chuàng)新點包括：
　　1.基于平滑鄰域的深度圖像修復：該算法通過計算深度圖像對應RGB圖像像素鄰域的平滑性，生成平滑鄰域，而后結合聯合雙邊濾波器，在保持圖像的局部結構的同時，校正深度局部深度的不連續(xù)扭曲，修復圖像中的失真和缺失信息。實驗對比證明了該模型的有效性。
　　2.基于深度圖像的超像素分割：本文設計了基于深度和局部