一种错误区域自动检测的深度图像快速迭代修复方法技术

本发明专利技术涉及一种错误区域自动检测的深度图像快速迭代修复方法。包括：步骤1，利用Canny算法对待修复的深度图像进行边缘提取得到边缘图像；步骤2，如果算法是第一次迭代，则采用OTSU算法计算边缘图像的二值化阈值，利用该二值化阈值得到边缘图像的二值化图像，然后根据该阈值计算最小百分比与增量百分比；否则采用当前迭代数的百分比二值化方法得到边缘图像的二值化图像；步骤3，将二值化图像作为掩模，采用快速图像修复算法得到修复结果；步骤4，将修复结果作为待修复图像并重新执行步骤1至步骤3，直到迭代次数到达最大值后得到修复后的深度图像。本发明专利技术的方法能够实现深度图像中错误区域的自动标记与快速修复。

A fast iterative repair method of depth image with automatic detection of error area

【技术实现步骤摘要】
一种错误区域自动检测的深度图像快速迭代修复方法
本专利技术属于三维重建领域，具体涉及一种错误区域自动检测的深度图像迭代修复方法。
技术介绍
基于图像序列的三维形貌重建属于不适定问题范畴，因为通过分析待重建对象的二维图像序列可以得到不胜枚举的三维重建结果，所以在三维重建结果中必然会出现不同形状和大小的错误深度区域，导致重建结果的精度下降。因此，如何对错误的深度结果进行有效的修复是获得高精度三维形貌重建结果的关键。现有的深度图像修复方法主要包括基于扩散的方法，基于纹理合成的方法、基于数据驱动的图像修复算法、基于稀疏表示的图像修复算法和基于深度学习的图像修复算法。基于扩散的方法主要利用待修复区域的边缘信息来确定扩散的方向，此类方法适用于缺失区域较小的图像修复问题，当缺失区域较大时，算法修复的结果容易导致模糊现象。基于纹理合成的方法采用图像匹配的方法寻找图像块中最相似的块进行缺失区域填充，此类方法适用于深度图像中规律区域的修复，当缺失区域存在复杂结构时，算法修复效果明显变差。基于数据驱动的图像修复算法主要从大型的外部数据库中查找最相似的图像，进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种错误区域自动检测的深度图像快速迭代修复方法，其特征包括以下步骤：/n步骤1，设置最大迭代总数N与最大百分比P

【技术特征摘要】
1.一种错误区域自动检测的深度图像快速迭代修复方法，其特征包括以下步骤：
步骤1，设置最大迭代总数N与最大百分比PMax；
步骤2，利用Canny算法对待修复的深度图像Iunrepaired进行边缘提取得到边缘图像Iedge；
步骤3，如果是第一次迭代，则采用OTSU算法计算步骤1得到的边缘图像Iedge的二值化阈值TOTSU，并利用该阈值根据式(1)得到边缘图像Iedge的二值化图像Ibinary；



其中：Iedge(x,y)与Ibinary(x,y)分别表示边缘图像Iedge与二值化图像Ibinary在(x,y)位置的像素值，然后利用二值化阈值TOTSU根据式(2)计算百分比最小值PMin，结合百分比最大值PMax根据式(3)计算增量百分比PStep，






其中：ri为第i级灰度值，h(ri)为边缘图像Iedge中灰度值为ri的像素个数，N为迭代总数；
步骤4，如果迭代数大于1，根据式(4)计算当前迭代数n的二值化阈值TCurrent...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫涛，胡治国，姬张建，宋艳涛，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：山西;14