一种基于平面约束的深度图像增强算法-计算机科学与技术专业毕业论文
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4．3平面线约束模型的求解 19
4．4实验结果与分析 4．4．1实验结果的评价标准 4．4．2实验结果的客观量化比较 4．4．3实验结果的主观视觉比较 4．5本章小结 20 20
．． ．．21
24 25
第五章带有平面拟合约束的深度图像增强算法
5．1平面拟合的原理 26
26
5．2平面拟合约束模型的提出 5．3平面拟合约束模型的求解 5．4实验结果与分析 5．4．1实验结果的客观量化比较 5．4．2实验结果的主观视觉比较 5．5本章小结 27
28 30 30 32 34
第六章总结与展望 6．1总结 6．2展望 35
35 35
参考文献 致{射 攻读学位期间发表的学术论文目录 ．．37 ．41 。42
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一一一一———————————————————————————————————————————————————一
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CONTENTS
Chinese Abstract． ． ．．．． 。 I
．． English Abstract．Chapter l Introduction ．．． ．．． ．· ·· · ··III ··” 1
l 1．1 Back挚ound ofresearch 1．2 Purpose aIld si班ficaIlce ofresearch 咖l曲】re oftlle p印er 2 ．2
Wrork and1．3 Maill of cameras and of the depth images ·”··4 2．1 depth principle Chapter 2 Introduction cofthe Briefilltroduction principle ofdepm of KiIlect 2．1．1 Brief irl廿．oduction 2．1．2 Rangillg pfinciple ofdepm 锄era ．．4 4
c锄eraS c锄eraS 2．1．3 Advantages and disadvantages ofdeptll 2．2 Defects ·5
．6
of蛐硫ages 印tll i11fomation
”7
6
8
2．2．1 Lack ofd
2．2．2 Noise ofdepth iInages 2．3 S蝴ary General methods of image depth 一9
enhanc哪ent ·10
．10 ．．12 12
3 ．．1 3．3 3 Chapter 3．1 Color image eIlllallcement 3．2 General dalgoritllIIls 印廿1 iIIlage e1111aIlc锄ent baSed on filtering 3．2．1 Method 3．2．2
based on ene略y缸lction M劬od
S眦皿arv
method with planarⅡne constraints Chapter 4 Depth image enhancement cons仃aints 4．1 Priori ofplanar 4．2 Proposal ofthe plar 6 1 ”·1 7 ．·1 7
町liIle cons缸nts’model 仃aints’model
18
19
4．3 Solution ofme planar liIle cons
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4．4
ExperimeI蹦results a11d锄lysis of exp4．4．1 Eva_1uation stalldard ·20
20
resultS 嘶mental 4．4．2 Oqective aIld
4．4．3 ．21 qu锄t胁ive comp撕sons of eXp洳en_tal re“ts S厕ectiVe锄d visual comp撕sons of唧而m酬re“tS 24
25
4．5 Sul礁m龇y method with 5 enhancement planar Depth image Chapter 5．1 Pl蛐g constraints ¨26
血ciple ofplaIle fitting 26
5．2 Proposal ofthe plaIlar fitting 5．3 Solution 5．4 Expconstraim’model ”27
一28
30
of恤plaIlar fitting cons缸aints’model
results and analysis 商mental of aIld quantitative 5．4．1 0bjeCtive comparisons eXp耐m砸hesults 30
32
34
results visual comparisons of 5．4．2 Subjective aIld experimental 5．5 Summary 6 Chapter Conclusion and prospect ························· 35
35
6．1 ConcluSion 6．2 ProSpect ·35
．． ．． ． lkf．eI．ences． AcknowledgemeEt ．。 ． ．． 。。 ． 一 ．． ” ．· ·37 ．．． ·41
·· 42
List of pubnshed papers 万方数据
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摘要
近些年来，随着深度相机的技术越来越成熟，深度图像在生产实践中得到了 广泛的应用。由于深
度图像中每一个像素点不仅有颜色值，还有相应的深度值， 这为以前在计算机视觉和图像处理等领 域难以解决的问题提供了一种新的思路和 角度，给这些研究领域带来了革命性的变化。
但是，由KineCt等深度相机产生的深度图像存在着一些缺陷。这些深度图像 上的某些区 域存在信息缺失，并伴有大量的噪声。对这些深度图像进行预处理， 得到一幅质量较高的深度 图像，可以为后期更好的处理提供良好的基础。
本文首先总结了目前常见的两种深度图像增强算法，一种是基于滤波的方法， 另 一种是基于能量函数的方法，并比较了它们之间的优缺点。在此基础上，本文 引入了 平面约束的先验知识。因为目前深度图像应用的场景大多是室内场景，其 中存在着大 量的墙面、地面和桌面等平面构成的物体。
在将平面约束的先验知识融入到现有的算法框架中时，本文提出了两种不同
的模型，分别如下：
第一个模型是带有平面线约束的深度图像增强模型。该模型假设每一个中心 像素点的深度值尽可能接近其邻域中不同直线上的深度平均值。将平面线约束项 加入模型后，得到了一个二次的能量函数，有唯一的闭合解，可以通过求解一个 稀 疏的线性方程组得到结果。实验结果表明，平面线约束模型的效果比已存在的 两种常见 的深度图像增强算法有了一定的提高。
第二个模型是带有平面拟合约束的深度图像增强模型。该模型假设每一个像 素点邻域中的深度值应该尽可能接近某一个最佳的平面。这个最佳的平面是通过 拟合邻域中所有像素点的深度值得到的。该模型的能量函数中有两种不同类型的 未知变量，没有精确解，只能通过变量交替迭代的算法去求解。本文将最小化平
面拟合约束模型的能量函数，分解为两个容易求解的子问题，交替求解这两个子 问题，就可以得 到该模型的近似解。实验结果表明，无论是在客观的数值比较上，
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