深度图修复的新方法：信息熵引导深度恢复

深度图是计算机视觉和机器人领域中的一种至关重要的数据类型，因为它提供了三维场景的距离信息。然而，由于传感器限制或场景复杂性，原始深度图中经常会出现缺失的深度信息。本文提出了一种新的信息熵引导深度恢复策略，可以有效修复原始深度图中的缺失深度值。

首先，对原始深度图和彩色图像进行预处理，以提供连接的孔洞图和灰度图像用于后续步骤。然后，引入信息熵的概念来识别应该首先填充的无效点，方法是评估有效邻域中的深度信息。接下来，基于颜色和梯度信息引导预测无效点的深度值。在此步骤中，颜色信息确保了预测的准确性，而梯度信息用于进一步提高修复的精度。通过这种方式，有效地修复了原始深度图中的缺失信息。

最后，在Middlebury数据集上的对比实验表明，该方法比其他智能方法表现出更好的鲁棒性和准确性，为深度图像处理相关研究提供了新的思路和方法。