《表1 Laundry、Reindeer、Art、Rocks四幅图像的RMSE计算结果》

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《基于彩色聚类图像的深度图像修复算法》

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为了更加准确地验证本算法的有效性，选取Middlebury中的Laundry、Reindeer、Art、Rocks四幅图像，分别使用快速行进法（FMM）、联合双边滤波（JBT）及本文算法进行修复，修复效果如图5所示。为了对修复结果进行定量评价，笔者使用两个评价图像修复性能的常用指标即均方根误差（RMSE）和峰值信噪比（PSNR）来衡量修复效果。具体计算结果如表1和表2所示。对图5修复结果进行分析，从图5中不同算法的处理结果尤其是放大区域图像可以看出，联合双边滤波算法（JBF）修复的图像有明显的模糊问题，在遇到如Rocks图像中的大面积空洞时，无法完全修复空洞；快速行进法（FMM）则存在边缘分割不清晰及模糊的问题。本文算法对深度图像空洞的修复结果几乎不存在边缘模糊现象和边缘分割不准确的现象，修复完整准确。