模糊C-均值聚类引导的Kinect深度图像修复算法

来源：计算机应用研究杂志2019年第5期北京时间：

作者：万红,钱锐,

单位：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。

关键词：深度图像,空洞修复,模糊C-均值算法,聚类,快速行进法,

基金资助：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)；；