深度补全

Depth Completion进阶

把深度图里缺失或稀疏的像素补齐，得到完整、稠密的深度。

深度补全指给定一张不完整的深度图（有空洞，或像激光雷达那样只有稀疏点），通常再配上对应的彩色图，预测出每个像素都有值的稠密深度。机器人常用的 RGB-D 深度相机碰到透明、反光、过亮或太远的表面时经常测不出深度，而抓取、避障又依赖完整几何，所以补全是常见的预处理。最简单的做法是用邻近像素插值填洞；Zhang 与 Funkhouser 在 CVPR 2018 提出先用彩色图预测表面法向和遮挡边界，再与原始深度联合求解出完整深度；ClearGrasp（2019）专门补全透明物体的深度来支持抓取。近年也有用单目深度基础模型结合稀疏深度来做补全的方法。