【摘 要】
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图像中结构被纹理覆盖的现象无处不在, 将结构从复杂的纹理中提取出来是一件非常有挑战但又极其重要的事情. 为此, 提出基于双边核回归的纹理分解方法, 通过局部全变分的核描
【机 构】
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中山大学数据科学与计算机学院,中山大学国家数字家庭工程技术研究中心,北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,中山大学深圳研究院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划项目（2013CB329505）,国家自然科学基金（61502541,61320106008）,广东省自然科学基金-博士启动项目（2016A030310202）,中央高校基本科研业务费专项资金（中山大学青年教师培育项目）.
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图像中结构被纹理覆盖的现象无处不在, 将结构从复杂的纹理中提取出来是一件非常有挑战但又极其重要的事情. 为此, 提出基于双边核回归的纹理分解方法, 通过局部全变分的核描述子能将结构和纹理很好地区分开来,并将结果与双边核回归框架相结合： 采用相对约减纹理分解来构造结构核描述子; 再将该描述子与双边核回归融合来获得期望的结构感知滤波输出; 最后采用一个稳定近似迭代的流程来实现所提算法. 实验证明, 与其他边缘感知滤波方法相比, 文中方法能获得更佳的结构保持效果, 并能被推广到多个视觉相关的应用上, 如高动态范
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