基于Kinect深度圖預(yù)處理

　　針對應(yīng)用在機器人三維（3D）場景感知測量中，Kinect深度圖的聯(lián)合雙邊濾波（JBF）存在降低原始場景深度信息精確度的制約性問題，提出一種新的預(yù)處理算法。首先，通過構(gòu)建深度圖的測量和采樣模型，得到深度圖的蒙特卡羅不確定度評價模型；其次，依據(jù)該模型計算得到深度值估計區(qū)間，實現(xiàn)噪聲點與非噪聲點的判定及濾除；最后，利用估計區(qū)間均值完成噪聲點的修復(fù)。實驗結(jié)果表明，該算法在噪聲濾波的同時保證了非噪聲的不變性；非噪聲的不變性以及基于估計均值的噪聲修復(fù)使原始深度梯度具有不變性；與聯(lián)合彩色深度圖的雙邊濾波相比，預(yù)處理結(jié)果圖物體邊緣輪廓清晰不變且其均方誤差降低了15. 25% - 28. 79%。因此，該預(yù)處理算法達到了提高三維場景深度信息精確度的目的。