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毕业论文-基于双边滤波的深度图像去噪研究，共36页。
摘要
随着近几年来虚拟现实技术的兴起，人们对 随着近几年来虚拟现实技术的兴起，人们对 3D 模型的需求量也在逐步加大。 手动完成各种现实世界中物体的建模， 费时力，难以满足目前高精度短耗的 费时力，难以满足目前高精度短耗的 要求。深度相机的出现解决了人们 问题，利用得到图像要求。深度相机的出现解决了人们 问题，利用得到图像要求。深度相机的出现解决了人们 问题，利用得到图像要求。深度相机的出现解决了人们 问题，利用得到图像可以轻松的 得到点云进而重建出现实物体3D 模型。由于深度相机自身的限制， 模型。由于深度相机自身的限制， 得到的深度图像总会有许多噪点，因此对去成为了重建 3D 模型中重 要的一环。
由于深度图像中素点的灰值代表了该位置上物体到相机距离， 所以我 们在对深度图像去噪的同时还需要物体边缘进行修复。 由此，本文采用了双边 由此，本文采用了双边 由此，本文采用了双边 滤波 [1] 来对 深度图像进行去噪处理。 深度图像进行去噪处理。 双边滤波同时考虑了图像上素之间 的空关系和相似程度，能够在对噪声去除的同时保护物体边界不被过模糊。考虑 关系和相似程度，能够在对噪声去除的同时保护物体边界不被过模糊。考虑 关系和相似程度，能够在对噪声去除的同时保护物体边界不被过模糊。考虑 到彩色图片中含有物 体边界的先验知识，我们将其作为参考像输入用来对到彩色图片中含有物 体边界的先验知识，我们将其作为参考像输入用来对到彩色图片中含有物 体边界的先验知识，我们将其作为参考像输入用来对体的边界进行修复。 另外 深度图像上的噪声多为高频，所以 深度图像上的噪声多为高频，所以 我们采用一个快 速边缘感知图像滤波器 [2] 来对 输入深度图像进行预处理 输入深度图像进行预处理 ，用来计算每个像素值的 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 方差，将低的像素值置信度调高从而充分地 使用输入图像上正确的信息 使用输入图像上正确的信息 使用输入图像上正确的信息 使用输入图像上正确的信息 使用输入图像上正确的信息 使用输入图像上正确的信息 。 从实验结果上来看， 本文的滤波 对目标 深度图像的去噪 以及物体边缘修复 有较好的结果。

目录
摘要 3
Abstract 4
第一章 绪论 5
第一节 深度图像 5
一、 被动测距传感 6
二、 主动测距传感 7
第二节 图像滤波 9
一、 均值滤波 10
二、 中值滤波 10
三、 高斯滤波 11
四、 边缘感知滤波器 11
五、 模式/中值滤波器 11
六、 纹理平滑 12
第二章 双边滤波 13
第一节 双边滤波简介 13
第二节 双边滤波原理 13
第三章 算法介绍 16
第四章 实验结果 22
第五章 总结与展望 30
参考文献 31