基于引導(dǎo)濾波的邊緣保持算法研究.pdf

1、隨著圖像處理領(lǐng)域的不斷發(fā)展，圖像處理技術(shù)被越來越多地被運(yùn)用到諸如智能交通、城市安保、圖像大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理等應(yīng)用中。直接由圖像采集設(shè)備獲取的圖像質(zhì)量會(huì)受到各種客觀因素的影響，難以直接達(dá)到圖像算法的應(yīng)用要求，往往需要對其使用圖像預(yù)處理手段來提升圖像質(zhì)量。圖像邊緣是圖像信息最重要的組成部分，如何能夠在去除圖像噪聲，提升圖像清晰度的同時(shí)有效保持邊緣是圖像預(yù)處理階段重要的研究目標(biāo)。傳統(tǒng)的圖像預(yù)處理算法，如均值濾波、中值濾波等算法在去除圖像噪聲、平滑

2、圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)無法保留圖像邊緣。而現(xiàn)存的經(jīng)典邊緣保持算法，如各向異性擴(kuò)散法和雙邊濾波等算法，其優(yōu)秀的平滑效果和邊緣保持效果與較小的運(yùn)算復(fù)雜度常常難以兼得。引導(dǎo)濾波是一種算法原理簡單，并能夠在平滑圖像的同時(shí)有效保持圖像邊緣的邊緣保持類算法，其算法效率很高，能夠達(dá)到O(N)水平，并且在對彩色圖像進(jìn)行濾波時(shí)，不會(huì)出現(xiàn)雙邊濾波等算法容易出現(xiàn)的圖像邊緣處梯度反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。因此，引導(dǎo)濾波為眾多的圖像處理應(yīng)用提供了一種較新的解決思路，能被廣泛地運(yùn)用到圖像

3、處理相關(guān)領(lǐng)域。但是，和大部分局部濾波算法一樣，引導(dǎo)濾波無法避免圖像邊緣處的光暈引入。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴概括邊緣保持算法的研究現(xiàn)狀，歸納不同類別邊緣保持算法的濾波思路和算法效果并分析它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。其中，重點(diǎn)介紹了雙邊濾波、引導(dǎo)濾波和LoG算子加權(quán)引導(dǎo)濾波，并對其進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析。⑵提出了一種基于梯度信息的改進(jìn)引導(dǎo)濾波算法，該算法利用引導(dǎo)圖像的梯度信息來自適應(yīng)地區(qū)分和強(qiáng)調(diào)圖像邊緣，并結(jié)合指數(shù)函數(shù)計(jì)算權(quán)值，最終避免邊