Pixel-Level Non-Local Method-Based Depth Image Inpainting
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Each pixel intensity value in a depth image represents the depth information in the scene. However, during the generation of depth images, some important information may be lost in the form of pieces, which can seriously impact subsequent applications, such as computer vision. Existing methods attempt to apply traditional image restoration methods for filling the lost areas in depth images have proven ineffective in inpainting the structural information in the scene. In this paper, we propose a depth image inpainting method based on pixel-level non-local method. In order to effectively inpaint the depth images, we add 0.7 density salt-and-pepper noise to the original depth image in advance, we then implement image block-matching on the noise-added depth image to obtain some similar image block groups, and then scan each image block to form a column vector. We further stack all vectors to construct a two-dimensional matrix. Finally, we implement row-matching on the constructed matrix to obtain many similar pixel groups. The separable Haar transform is implemented on each similar pixel groups, hard-thresholding on transformed coefficients can effectively remove the added noise and bring the original neighbor pixels in the depth image into the information lost area, thus, the lost information can be effectively inpainted. Inverse Haar transform, row-aggregation and block-aggregation are successfully implemented to complete the depth image inpainting. Experimental results show that the proposed method can achieve higher PSNR values than existing methods on public datasets, and the subjective visual quality of the inpainted images is also satisfactory.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Pixel-Level Non-Local Method-Based Depth Image Inpainting
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Guilin University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Taishan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shandong University of Traditional Chinese Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nanjing University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guangzhou Vocational College of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Information Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Medical Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Artificial Intelligence and Electrical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Guilin University of Technology, Taishan University et Shandong University of Traditional Chinese Medicine, avec 7 autres affiliations.
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