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利用梯度融合与聚类的三维视频图像修复: 收藏
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引用; 《计算机辅助设计与图形学学报》2018年第3期30卷 477-484页; 作者：来伊丽唐向宏楼幸欣杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018 杭州电子科技大学信息工程学院杭州310018; 针对三维视频图像的空洞填充中的前景背景分割时容易造成前景对象提取不准确而影响修复效果的问题,提出利用梯度融合与聚类相结合的三维视频图像修复算法.首先利用分水岭算法与标记相结合的办法对图像进行分割;然后充分利用深度图像的...; 针对三维视频图像的空洞填充中的前景背景分割时容易造成前景对象提取不准确而影响修复效果的问题,提出利用梯度融合与聚类相结合的三维视频图像修复算法.首先利用分水岭算法与标记相结合的办法对图像进行分割;然后充分利用深度图像的深度梯度结构信息,并采用K均值聚类对梯度图像进行标记修正,以增强对前景对象的辨别能力.实验结果表明,该算法较好地克服了原有分水岭算法在图像分割过程中易发生过分割现象,完整地提取了前景对象的纹理信息,使修复图像具有更好的视觉效果,峰值信噪比相比于原算法提高了1~3 d B.; 来源：详细信息评论

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