计算机辅助设计与图形学学报

作者：龙建武, 王雪梅, 张臣

关键词：重加权数据项, <i>L_p</i>范数, 边缘保持, 图像平滑

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.

来源：2024年第11期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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