传统的深度图像空洞修复算法，针对离散空洞和物体内部及背景中的空洞修复效果较好，但当物体边缘处存在较大面积空洞时，采用传统的修复方法，会出现物体边缘过填充或欠填充现象，造成边缘几何失真、边界模糊等问题。为了解决这些问题，可以采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复方法。首先获取深度图像空洞掩膜，确定空洞区域；然后使用曲率扩散模型填充空洞，并使用二值分割滤波获取边缘信息，得到待重建的像素；通过马尔科夫随机场模型重建深度图像中的物体边缘纹理，有效去除模糊现象。

曲率扩散模型将深度图像视为一个流体扩散方程，利用等照度线和曲率分布确定扩散强度，将局部结构从空洞的外部向内部扩散，能够准确地填充较大面积的空洞结构。马尔科夫随机场模型则利用邻域系和连通系的能量函数表示结构信息，能够有效重建修复后的深度图像边缘纹理，从而去除物体边缘模糊。若您对这些模型的具体实现感兴趣，可以参考相关资源，如基于曲率驱动扩散CDD的图像修复和三维深度图像重建配准，其中详细介绍了这些技术的应用场景和算法细节。

实验结果表明，相比传统的深度图像修复方法，采用上述方法修复后深度图像的平均梯度指标提高了10%-25%，可以有效地实现对深度图像中物体边缘处较大面积空洞的修复，得到结构完整、边缘纹理清晰的深度图像。有关实验细节和更多深入分析，您可以进一步阅读深度图像处理电子书或探讨如何利用Kinect获取深度图像的方法来提升修复效果。