针对Kinect传感器在获取深度图像时存在深度值随机跳变的不准确性问题，基于最优估计的思想，提出卡尔曼滤波与多帧平均法相结合的图像修复方法。首先利用卡尔曼滤波对多幅深度图像进行修复处理，实现Kinect传感器在采集信息过程中随着时间递推，深度值的跳变逐渐趋于平稳的效果；然后基于多幅图像平均法确定最终的深度图像，解决了Kinect获取深度值存在误差导致的不精确问题。实验结果表明，该算法的均方根误差为38.102 5，平均梯度为0.471 3，信息熵为6.191 8，与单幅图像修复效果相比，得到的深度图像边缘更加清晰。
深度图像 误差修复 卡尔曼滤波 优化估计 depth image error repair Kalman filter optimal estimation
