【摘 要】
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图像保边平滑最大的挑战是在保持小结构的同时平滑强梯度纹理,实现两者之间的均衡是一项具有挑战性的工作,关键在于对图像中结构和纹理像素点的识别以及针对性地采取不同的平滑程度,由于纹理的复杂性、不规则性和各向异性,目前已经提出的一些算法和模型很难获得理想的保边平滑效果。本文提出了基于结构感知的自然图像保边平滑算法,包括基于结构张量的加权最小二乘平滑算法和尺度自适应的平滑算法。基于结构张量的加权最小二乘保
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图像保边平滑最大的挑战是在保持小结构的同时平滑强梯度纹理,实现两者之间的均衡是一项具有挑战性的工作,关键在于对图像中结构和纹理像素点的识别以及针对性地采取不同的平滑程度,由于纹理的复杂性、不规则性和各向异性,目前已经提出的一些算法和模型很难获得理想的保边平滑效果。本文提出了基于结构感知的自然图像保边平滑算法,包括基于结构张量的加权最小二乘平滑算法和尺度自适应的平滑算法。基于结构张量的加权最小二乘保边平滑算法,采用结构张量的各向异性测度和局部梯度区分图像中的结构和纹理,像素点周围存在结构边缘或拐角时,各向异性测度值趋向其最大值,像素点在纹理区域内时,各向异性测度值趋向其最小值,以此来优化传统加权最小二乘滤波中每个像素点的平滑权重,这些权重决定了每个像素点的平滑程度。具体解释就是:在最小化全局优化框架中,结构边缘和小结构内部像素点的约束相对小,赋予较小的平滑权重,以在平滑过程中保持突出的结构边缘;纹理区域内像素点的约束相对大,赋予较大的平滑权重,尽可能平滑图像中的多尺度纹理。构造的多尺度保边平滑算法框架,能够将图像分解为分段平滑基础层和纹理细节层,得到自然图像的保边平滑结果。尺度自适应的保边平滑算法是在传统双边滤波的基础上自适应调整空域核的尺度大小。首先,提出了基于梯度信息的四方向结构检测,利用像素点邻域内的梯度信息更准确地度量结构边缘出现的可能性,结构边缘和小结构内部像素点的结构测度值相对大,纹理区域内像素点的结构测度值相对小。其次,根据结构测量结果获得空域核尺度,即构造结构测量结果与空域核之间的映射函数,在纹理区域使用大尺度空域核来增强平滑,而在结构边缘和小结构内部使用小尺度空域核来保持边缘。直接计算自适应尺度双边滤波非常耗时,因此本文将双边滤波的空域核采用方框滤波,高斯范围核用傅里叶近似估计,将计算复杂度降低为O(1),即计算复杂度不会根据空域核尺度的变化而变化,且确保近似估计值与真实值之间的误差在一定范围内,不会影响保边平滑结果的视觉感知质量。将本文提出的两种保边平滑算法与现有常用方法进行主客观对比分析,从主观评价结果来看,本文算法能够去除纹理的同时更好地保持多尺度几何结构,且对小尺度结构不会造成眩晕和过度模糊;客观评价指标包括峰值信噪比、结构相似性和特征相似性指数,根据客观评价结果分析可得,本文算法平滑后的图像失真小,与真实图像之间的结构相似度和特征相似度高。综合主客观对比,本文算法能够实现自然图像的保边平滑,平滑结果的视觉感知质量高,且与原始纹理图像有较高的结构相似性。图像平滑作为图像处理中的一项基础研究,具有广泛的应用场景,本文实现了具有代表性的几项应用,包括图像细节增强、HDR色调映射、边缘检测和图像抽象结果。
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