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文章设计了一种基于GPU高性能并行计算的结构张量引导的各向异性PDE滤波算法。该算法通过计算图像的结构张量信息作为引导特征,自适应地选择扩散方程的扩散系数。实验表明,该算法具有保持边缘细节不损失的良好的滤波性能。最后本文结合运用色彩软量化技术,将输入图像渲染为具有卡通风格的效果图。
基于GPU加速的结构张量引导的PDE滤波算法
【摘 要】
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文章设计了一种基于GPU高性能并行计算的结构张量引导的各向异性PDE滤波算法。该算法通过计算图像的结构张量信息作为引导特征,自适应地选择扩散方程的扩散系数。实验表明,该算法具有保持边缘细节不损失的良好的滤波性能。最后本文结合运用色彩软量化技术,将输入图像渲染为具有卡通风格的效果图。
【机 构】
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云南师范大学传媒学院动画系
【出 处】
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信息通信
【发表日期】
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2019年04期
【基金项目】
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云南省哲学社会科学研究基地重点项目(JD2017ZD06).
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