深度修复策略：基于信息熵和彩色-梯度引导的深度图像缺失信息修复

本文提出一种新的深度修复策略，能够有效地解决从深度传感器获取的原始深度图像中缺失深度信息的问题。首先，对原始深度图和彩色图像进行预处理，以更好地评估无效点所在有效邻域中深度信息的填充优先级。具体来说，引入信息熵的概念，通过对有效邻域内的深度信息进行评估，确定哪些点应该首先进行填充。然后，根据彩色和梯度信息的引导来预测无效点的深度值。利用彩色信息提高预测的准确性，并利用梯度信息进一步提高修复的精度，有效地修复原始深度图像中的缺失信息。最后，在Middlebury数据集上进行比较实验，与其他智能方法相比，该方法表现出更好的鲁棒性和准确性，为深度图像处理领域的相关研究提供了新的思路和方法。