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各向异性的L正则化图像平滑方法

南京邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：赵吴帆武文娜武婷婷南京邮电大学理学院

现有的图像平滑方法缺乏灵活性，会导致边缘不清晰、结构缺失和过度锐化等问题。文中提出一种新的自适应加权矩阵的正则化方法，主要应用于图像平滑，并且可以扩展到其他应用。提出的模型设计了一个新的正则化项，基于梯度算子▽和自适... 详细信息

现有的图像平滑方法缺乏灵活性，会导致边缘不清晰、结构缺失和过度锐化等问题。文中提出一种新的自适应加权矩阵的正则化方法，主要应用于图像平滑，并且可以扩展到其他应用。提出的模型设计了一个新的正则化项，基于梯度算子▽和自适应加权矩阵T组合为L0范数正则化项，使得模型具有各向异性。通过为不同梯度方向赋予不同的权重，以此来刻画平滑图像的局部结构，更好的展现局部特征，防止过度平滑。由于所提出的模型是非光滑且非凸的，在求解上比较复杂，所以采用ADMM算法对模型进行求解。把目标函数分解成几个易求解的子问题，分别对每个子问题求解，最终得到模型的最优解。主客观实验表明，提出的模型在视觉效果以及数值方面都有明显的提高。

关键词：图像平滑 L 正则化自适应加权矩阵各向异性交替方向乘子法

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基于显著信息约束的图像平滑算法研究

基于显著信息约束的图像平滑算法研究

作者：张臣重庆理工大学

学位级别：硕士

在大数据信息时代,自然图像往往蕴含着丰富的数据信息。然而,图像本身或在传输过程中往往会受到各种噪声或纹理的影响,导致图像模糊、特征细节丢失等问题,进而给后续的图像处理任务带来不便。因此,能够保留图像显著结构信息并滤除纹理... 详细信息

在大数据信息时代,自然图像往往蕴含着丰富的数据信息。然而,图像本身或在传输过程中往往会受到各种噪声或纹理的影响,导致图像模糊、特征细节丢失等问题,进而给后续的图像处理任务带来不便。因此,能够保留图像显著结构信息并滤除纹理及噪声的图像平滑技术显得尤为重要。然而,现有基于深度学习的图像平滑算法往往忽略了图像中纹理信息的多样性,且对图像边缘特征的利用效率不高,导致平滑效果不佳。此外,当前算法通常对输入图像直接进行处理,未能使网络学习到更高级的特征表示。同时,对于最终结果的约束过于单一固定,影响了模型的平滑效果和边缘保留能力。通过对基于深度学习的图像平滑算法的现有问题进行分析,本文的研究内容如下:针对现有方法对纹理变化处理不充分以及未能高效挖掘和利用图像边缘结构信息的问题,本文提出纹理强度自适应边缘一致性网络模型(TIAEC-Net)。为了提升纹理滤除效果,本文设计纹理自适应模块,该模块通过预测显著结构信息并应用注意力机制对特征进行筛选,更准确地捕捉纹理信息的变化。在平滑过程中,采用提取边缘信息并将其与输入图像、纹理特征进行特征融合的方法,以确保重要边缘结构不被过度平滑。同时,构建边缘一致性模块,通过分析输入图像和输出图像之间的边缘响应一致性关系,以增强模型的边缘保护能力。此外,还进一步采用弱结构增强方法,以增强图像中的边缘细节。经过实验验证,TIAEC-Net模型在保留图像显著边缘结构方面表现卓越,并且在公开数据集上优于当前大多数方法。为了克服现有方法未能发掘输入图像中更高级的语义特征内容,以及对平滑结果的约束过于单一固定的挑战,本文提出边缘一致性区域分片光滑网络模型(ECRPFNet)。在网络传入阶段,该模型充分挖掘输入图像的深层全局特征,使网络逐步学习到更丰富的特征表示,以更有效地捕获图像的结构信息和语义内容。此外,设计区域分片光滑约束策略,通过边缘响应特征的异同将图像划分为不同的区域,再利用不同区域不同范式的方法对平滑结果进行约束,以提高图像平滑质量并抑制边缘伪影的产生。最后,通过边缘一致性关系以及弱结构增强方法,增强模型的边缘保留能力。实验结果表明,ECRPF-Net模型在保留图像显著边缘结构方面表现出色,并且在公开数据集上优于现有的大多数方法。

关键词：高级语义特征图像平滑边缘一致性纹理多样性区域分片光滑

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基于图像分解和相对全变分的图像平滑

图学学报 2022年第6期43卷 1143-1149页

作者：刘业朋杨得志李思远张帆张彩明山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264005 山东大学软件学院山东济南250101 山东财经大学数字媒体重点实验室山东济南250014

图像平滑旨在去除图像中纹理细节信息的同时保留重要的结构边缘,因此如何正确区分二者成了图像平滑的关键。梯度作为计算图像变化速度的重要指标是区分结构边缘和纹理细节的有效度量,但不同图像以及同一图像不同区域中的纹理和边缘的梯... 详细信息

图像平滑旨在去除图像中纹理细节信息的同时保留重要的结构边缘,因此如何正确区分二者成了图像平滑的关键。梯度作为计算图像变化速度的重要指标是区分结构边缘和纹理细节的有效度量,但不同图像以及同一图像不同区域中的纹理和边缘的梯度差异并非固定不变的。为了能够有效识别结构边缘和纹理细节,提出了基于图像分解和相对全变分的图像平滑方法。为了扩大结构边缘和纹理细节之间的差异,实现在尽可能不改变结构边缘的前提下降低纹理细节的梯度,以多方向的梯度为约束对图像进行分解,提取图像的平滑成分。在特定尺度下,基于图像的区域结构差异,采用相对全变分方法,在保留结构边缘的同时去除该尺度下的纹理细节。通过迭代优化,不断调整图像区域尺度,实现对不同尺度纹理细节的逐步去除。与现有算法相比,新方法在有效地去除纹理细节和完整地保留结构边缘方面都具有较好的视觉效果。

关键词：图像分解相对全变分多尺度梯度约束图像平滑

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基于重加权数据项的边缘保持图像平滑算法

计算机辅助设计与图形学学报 2023年

作者：龙建武王雪梅张臣重庆理工大学计算机科学与工程学院

为了避免弱梯度边缘信息被平滑、噪声纹理信息因具有与结构像素相似的强梯度特点而被保留的问题，提出一种基于重加权数据项的边缘保持图像平滑算法. 该算法将数据项拆分为2项，首先通过计算图像中当前像素与局部邻域像素间的相似性... 详细信息

为了避免弱梯度边缘信息被平滑、噪声纹理信息因具有与结构像素相似的强梯度特点而被保留的问题，提出一种基于重加权数据项的边缘保持图像平滑算法. 该算法将数据项拆分为2项，首先通过计算图像中当前像素与局部邻域像素间的相似性初步判断待处理像素是否位于结构区域; 然后用分项后的2个权重分别约束待处理像素与原图相似，以及待处理像素与滤波结果相似，实现结构信息的保留和非结构信息的平滑. 在基于L2， L0和L1的平滑算法实例中与其他算法进行实验，并使用PSNR和SSIM评价指标在BSD300数据集上对各种算法进行评估，结果表明，所提算法不仅能保持弱梯度结构信息，还能产生优于原始算法的图像平滑效果; 该算法有较强的实用性，能适用于大部分全局优化算法.

关键词：重加权数据项 L 范数边缘保持图像平滑

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基于LLE的边缘保持图像平滑算法

计算机应用研究 2023年第11期40卷 3467-3471,3484页

作者：龙建武王雪梅重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

现有全局优化算法都使用不同范数约束输出图像梯度来实现图像平滑,但会牺牲图像中的弱结构信息来达到较好的平滑性能,导致输出图像出现颜色失真和细节模糊的情况。针对上述问题,提出一种基于LLE的边缘保持图像平滑算法(edge preserving ... 详细信息

现有全局优化算法都使用不同范数约束输出图像梯度来实现图像平滑,但会牺牲图像中的弱结构信息来达到较好的平滑性能,导致输出图像出现颜色失真和细节模糊的情况。针对上述问题,提出一种基于LLE的边缘保持图像平滑算法(edge preserving image smoothing algorithm based on LLE,Ep-LLE),引入局部线性嵌入(LLE)的思想作为优化函数的正则化项并采用L_(2)范数进行惩罚。该方法利用图像局部区域内像素存在的相互关系,通过约束局部相似以实现图像平滑任务。最后通过各个算法的实验对比验证,基于LLE的边缘保持图像平滑算法能在实现图像边缘保持平滑的同时,保留图像局部结构特征,并有效避免区域内颜色一致导致的边缘阶梯状现象,避免图像颜色失真。

关键词：局部线性嵌入 L_(2)范数边缘保持图像平滑

基于深度可逆网络的尺度感知图像平滑技术研究

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基于深度可逆网络的尺度感知图像平滑技术研究

作者：秦坤坤华南理工大学

学位级别：硕士

图像平滑旨在过滤图像中不重要的纹理同时保留有意义的结构,它是许多视觉和图形应用的重要组成部分。边缘强度和图像尺度是图像平滑中的两种重要线索。边缘强度编码了局部像素值之间的差异,可以区分不显著的细节纹理和显著的图像结构。... 详细信息

图像平滑旨在过滤图像中不重要的纹理同时保留有意义的结构,它是许多视觉和图形应用的重要组成部分。边缘强度和图像尺度是图像平滑中的两种重要线索。边缘强度编码了局部像素值之间的差异,可以区分不显著的细节纹理和显著的图像结构。图像尺度编码了纹理及结构的先验:纹理通常在较细尺度,而边缘和结构往往在较粗尺度。在过去的数十年,边缘感知滤波成为了图像平滑领域的一种主流思想,这种思想也被直接或间接地用于近年流行的基于深度神经网络的图像平滑方法之中。相比于传统方法,深度神经网络得益于其层次结构、大感受野以及非线性操作,能捕捉复杂边缘分布,实现有效的边缘感知图像平滑。但是,现有的图像平滑深度神经网络模型忽略了尺度线索。尽管局部像素强度的差异与显著结构高度相关,但单靠边缘线索不能很好地区分强纹理和弱结构。因此,其平滑效果仍有很大的提升空间。此外,相比于传统的图像平滑方法,现有的深度模型无法调整输出图像的平滑程度,缺乏可控性。本文针对上述问题进行研究,提出了一种基于可逆深度神经网络的尺度感知图像平滑方法。该方法建立在深度可逆网络以及注意力机制的尺度缩放机制之上,降尺度机制用于预测粗尺度的显著结构,而升尺度机制用于识别和推断细尺度上的细节。相较于普通的非可逆神经网络,可逆网络具有轻量级、信息无损等优点,在图像平滑方面展现出多种优势。在此基础上,本文结合尺度信息和深度可逆网络信息无损的特性,通过关联保留通道数与平滑程度,进一步提出了一种可调控的图像平滑算法。在两个基准测试集上的实验结果表明,相比于以往的图像平滑方法,本文方法有显著的性能改善,并且具有良好的可控性。本文研究能为尺度感知的图像处理方法以及基于可逆网络的滤波技术提供借鉴。

关键词：图像平滑深度学习可逆网络图像滤波

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基于超像素的自然图像平滑技术研究及应用

基于超像素的自然图像平滑技术研究及应用

作者：朱江洲重庆理工大学

学位级别：硕士

作为计算机视觉与计算机图形学领域中较为关键的一个预处理工具,图像平滑技术备受关注,并在许多领域中都有着广泛的应用。图像平滑的主要目的是过滤图像不重要的细节信息,同时保留图像的主要结构边缘。目前,局部滤波的研究工作有很多,... 详细信息

作为计算机视觉与计算机图形学领域中较为关键的一个预处理工具,图像平滑技术备受关注,并在许多领域中都有着广泛的应用。图像平滑的主要目的是过滤图像不重要的细节信息,同时保留图像的主要结构边缘。目前,局部滤波的研究工作有很多,但它们大都是使用规则的矩形窗口进行滤波操作,对于不规则的复杂边缘不能很好处理,容易产生模糊现象,难以生成较好的滤波图像。对此,本文从局部滤波窗口的边缘感知角度出发,结合超像素的特性,对纹理滤波和引导滤波展开相关研究,实现去除纹理的同时更好保留边缘的滤波效果。本文的主要研究内容如下:（1）针对现有纹理滤波方法大都使用规则局部滤波窗口、对于结构边缘附近像素点测量不精确的问题,本文提出了一种融合超像素的边缘感知纹理滤波方法。首先,利用超像素分割技术对于图像结构边缘的感知特性,提出了一种融合超像素的边缘感知滤波窗口,使其包含的像素尽可能属于同一纹理区域。然后,改进纹理的度量方法,充分利用滤波区域的边缘感知能力对结构边缘附近的像素进行测量。最后,通过大尺寸的滤波窗口消除图像中的纹理,并通过边缘感知区域保留图像的结构边缘。大量的实验结果表明,本文方法所得到的滤波结果明显优于现有工作,其在去除纹理的同时对结构边缘的保留效果更好。（2）针对引导滤波在局部滤波窗口尺度选择过大或过小的难题,考虑引导滤波是基于局部线性模型的这一关键假设,局部滤波窗口的选取从根本上决定着其滤波图像的质量,本文提出了一种融合超像素和窗口偏移的多尺度引导滤波方法。通过偏移的窗口与当前处理像素所在的超像素区域取交集得到具有边缘感知的局部滤波区域,从而实现不同尺度下都能较好保留结构边缘的效果。通过不同尺度下施行引导滤波并融合其滤波结果得到滤波输出,实现图像细节信息去除的同时保留结构边缘。与引导滤波、加权引导滤波和梯度域引导滤波等7种方法的大量实验结果表明,本文方法既可以保留图像中的结构边缘,又可有效地平滑图像中的细节信息。

关键词：图像平滑边缘感知超像素纹理滤波引导滤波

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基于梯度与曲率相结合的图像平滑模型的研究

物理学报 2015年第4期64卷 132-138页

作者：周先春汪美玲石兰芳周林锋吴琴南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像边缘细节信息,首先结合扩散系数和曲率的性质建立了一个曲率平滑模型.考虑到图像受到噪声污染时曲率会发生显著变化,将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到上述模型中,提出了一个... 详细信息

在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像边缘细节信息,首先结合扩散系数和曲率的性质建立了一个曲率平滑模型.考虑到图像受到噪声污染时曲率会发生显著变化,将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到上述模型中,提出了一个梯度与曲率相结合的新模型.分析与仿真结果表明,该模型与Perona-Malik模型相比较保留了更多的图像信息,有效地增强了图像尖锐的边缘,同时很好地保持了图像的直线和曲线边缘、角点、斜坡和小尺度特征,是一个理想的模型.

关键词：梯度与曲率相结合曲率图像平滑图像去噪

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基于局部结构信息的图像平滑算法研究

基于局部结构信息的图像平滑算法研究

作者：王雪梅重庆理工大学

学位级别：硕士

自然图像中包含丰富多样的内容,人们常通过分析图像去获取有效信息。但图像在成像和传输过程中难免会受到各种噪声信息的干扰,导致后续的图像处理任务（如图像边缘提取、图像识别等）在实现中会增加一定难度。而图像平滑的主要任务是在... 详细信息

自然图像中包含丰富多样的内容,人们常通过分析图像去获取有效信息。但图像在成像和传输过程中难免会受到各种噪声信息的干扰,导致后续的图像处理任务（如图像边缘提取、图像识别等）在实现中会增加一定难度。而图像平滑的主要任务是在保留主要的结构信息的同时,还要过滤图像中不重要的细节信息。因此,图像的边缘保持平滑技术作为图像处理领域的一个预处理过程也占据着关键地位。现有的全局优化算法中的数据项对具有梯度的像素（包含结构像素和非结构像素）都会进行保真,因此纹理信息滤除效果不明显。另外,通过研究发现,目前的算法惩罚项都是采用不同的范式来约束输出图像的梯度,以及通过调节平滑参数控制图像的平滑效果,这也将会导致算法在平滑能力与弱梯度边缘信息保留能力之间寻求折中。通过分析全局优化算法表现出来的上述问题,本文的主要研究内容如下:为避免弱梯度边缘信息被平滑、噪声纹理信息因具有和结构像素相似的强梯度特点而被保留的问题,提出一种优化全局算法的框架。该方法将数据项拆分为两项,通过计算图像中当前像素与局部邻域像素间的相似性初步判断待处理像素是否位于结构区域,并据此设计分项后的两个权重来分别约束待处理像素与原图相似或与滤波结果相似,继而实现结构信息的保留和非结构信息的平滑。依靠其强大的灵活性,该框架适用于大部分全局优化算法。最后将该框架应用在基于、和的平滑算法实例中与其他算法进行综合对比实验,并使用PSNR和SSIM评价指标在BSD300数据集上对各个算法进行评估,验证了所提框架的实用性,且改进后的算法不仅能保持弱梯度结构信息,还能产生优于原始算法的图像平滑效果。针对全局优化函数中的惩罚项都是通过使用不同范数约束输出图像梯度来实现图像平滑,有时为了得到更好的平滑效果会牺牲部分弱结构信息,导致输出图像出现颜色失真和细节模糊的问题,本文提出一种基于局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）的结构保持图像平滑算法。该方法结合LLE的思想,利用图像局部区域内像素间存在的相互关系,采用范数约束局部相似来实现图像平滑任务。并与上述提出重加权数据项的方法相结合,从理论和实验方面继续验证了重加权数据项的有效性。最后通过一系列算法的对比实验,验证了所提出算法在保边平滑方面的有效性,同时能有效避免伪影现象、颜色失真以及区域块状现象的发生。

关键词：边缘保持范数局部结构图像平滑重加权