基于自适应联合双边滤波的深度图像孔洞填补与优化算法

简介：
本文提出一种基于自适应联合双边滤波的方法，旨在有效填补和优化深度图像中的孔洞区域，提升图像质量。 针对联合双边滤波修复深度图像存在的问题，如无法准确估计滤波邻域范围和权重参数、空洞填充效果不佳等，本段落提出了一种自适应深度图像空洞填充与优化算法。该算法减少了输入参数，并实现了对每个缺失值的精确修复。具体而言，我们根据有效像素的比例来确定每个空洞像素点的滤波邻域大小，并通过计算空间距离权重项参数和引入结构相似度（SSIM）作为颜色相似性指标来改进填充效果。 为了验证所提算法的效果，在Middlebury立体匹配数据集以及经过配准的Kinect RGB-D数据集上进行了性能测试。实验结果表明，该方法能够有效填补深度图像中的缺失区域，并且在抑制噪声方面表现出色。此外，与现有技术相比，本段落提出的算法可以更加精细和准确地提升深度图像的质量。