苏 东， 张 艳， 曲承志， 张 鑫

(中山大学 航空航天学院，广东 深圳 518060)

1 引 言

深度图像被广泛应用于计算机视觉、图形学、虚拟现实等领域。根据获取深度信息的方式不同，可分为被动光方法和主动光方法。被动光方法[1]是利用计算机视觉技术，通过计算二维图像特征与三维空间的几何对应关系来获取深度图像，但存在高代价的时间复杂度和深度图像分辨率较低的问题。基于飞行时间(Time-of-Fly，ToF)原理的主动光方法[2]是通过测量光线发射时间和经物体表面后反射回来的时间差值计算物体的距离信息,具有可实时采集物体表面的三维几何信息、受环境和光照条件影响小的优点，是对传统三维信息获取方法的一种突破，势必会促进相关领域的发展。但由于受到传感器硬件条件的限制，它得到的深度图像分辨率低，并且含有大量的无效点，限制了ToF相机的市场推广与应用。

根据ToF相机的成像机制，对同一场景的彩色图像和深度图像进行分析，一般存在3种无法获得物体深度信息的情况[3]:特殊材料(透明玻璃、镜子、黑色的物体),导致回波的光子强度太强或者太弱，接收系统无法接收到回波光子；遮挡(目标物体的边缘)，使得回波光子无法返回接收系统；超出ToF传感器的范围。

针对上述问题，已有大量的学者做了相关研究。李诗锐等人[4]选择简单的直通滤波对深度图像进行修复处理,该方法可以对特定视场内物体进行重建，避免不必要物体的干扰，但是对于在阈值范围内的像素点无法进行修复处理。……