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摘要
针对深度图像在数据采集过程中存在深度值缺失和噪声的问题，提出了一种融合光线追踪和中值滤波的深度图像修复算法。该算法通过构建路径跟踪器将深度值分解为直接光照值和间接光照值，对分解后的深度值进行时空滤波和方差估计处理，再将处理后的结果合成深度图像，然后对合成的深度图像依次进行抗锯齿化和色调映射处理，最后使用中值滤波算法平滑未修复的噪声。采用自行实时采集的深度图像作为数据集，将文中算法与双边滤波、联合双边滤波、形态学滤波算法进行实验对比。实验结果表明，文中算法能有效修复较大范围的空洞区域，较好地保持物体边缘的清晰和细节特征;同时，文中算法修复后的深度图像峰值信噪比和均方根误差均优于对比算法的值。
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