【摘 要】
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针对平滑过度使图像的细节特征损失导致失真的现象,提出了一种L_0测度优化与二阶拉普拉斯算子结合的图像平滑方法,采用拉普拉斯算子约束图像颜色变化,通过对L_0模型的优化减缓颜色梯度的变化,达到图像颜色平滑过渡的目的.为了在平滑过程中更好地保持图像边缘特征,引入Sobel算子作为能量函数正则项,并采用交替求解策略求解能量函数.在图像平滑领域经典图像以及通过网络引擎搜索得到的图像上与6种平滑方法以及7种
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院,山东省数字媒体技术重点实验室,山东省中美数字媒体国际合作研究中心,山东大学软件学院,山东省未来智能计算协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1909210,61772309,61902217),山东省自然科学基金(ZR2020MF037,ZR2019MF016,ZR2019MF051,ZR2019BF043),山东省重点研发计划(2019GGX101007),教育部规划基金(20YJA870013),山东省高等学校青创人才引育计划团队项目。
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针对平滑过度使图像的细节特征损失导致失真的现象,提出了一种L_0测度优化与二阶拉普拉斯算子结合的图像平滑方法,采用拉普拉斯算子约束图像颜色变化,通过对L_0模型的优化减缓颜色梯度的变化,达到图像颜色平滑过渡的目的.为了在平滑过程中更好地保持图像边缘特征,引入Sobel算子作为能量函数正则项,并采用交替求解策略求解能量函数.在图像平滑领域经典图像以及通过网络引擎搜索得到的图像上与6种平滑方法以及7种去噪方法进行了定性和定量比较实验,结果表明,所提方法在图像平滑的同时能够降低图像细节特征的损失,有效地处
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