圖像保邊緣多尺度分解及應(yīng)用.pdf

1、數(shù)字圖像處理的很多應(yīng)用，需要對(duì)圖像進(jìn)行多尺度操作。尤其是在計(jì)算攝影學(xué)中，經(jīng)常需要把一幅圖像分解為一個(gè)分片光滑的基本層和一個(gè)或者多個(gè)細(xì)節(jié)層。圖像的這種多尺度分解的關(guān)鍵是對(duì)圖像進(jìn)行保邊緣平滑。
　　 本文提出兩種簡(jiǎn)單、快速的保邊緣平滑算法。第一種算法是基于相似像素的保邊緣平滑，即對(duì)一幅圖像，將給定鄰域內(nèi)所有與中心像素顏色相似的像素的平均值作為目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的像素值，如果沒(méi)有與中心點(diǎn)顏色相似的像素，該點(diǎn)則按噪聲處理。第二種算法是基于殘

2、差壓縮的保邊緣平滑。平滑的圖像邊緣被模糊，對(duì)應(yīng)的殘差幅值相對(duì)就比較大，同時(shí)圖像中邊緣處的梯度一般比較大，尤其是在顯著的邊緣處?；谶@兩個(gè)事實(shí)，本文首先用一般的平滑方法，如高斯平滑、中值濾波等，對(duì)圖像進(jìn)行濾波，產(chǎn)生一幅平滑圖像，原圖與平滑圖像的殘差即為細(xì)節(jié)圖像；然后對(duì)細(xì)節(jié)圖像幅值進(jìn)行自適應(yīng)的壓縮，大幅度地壓縮細(xì)節(jié)圖像中邊緣處的幅值，同時(shí)盡量保留小的細(xì)節(jié)；最后用輸入的圖像減去壓縮后的細(xì)節(jié)圖像得到最終的平滑圖像。利用該算法，已有的一些線(xiàn)性、非

3、保邊緣平滑也能快速、有效地進(jìn)行圖像保邊緣平滑。
　　 本文的算法主要特點(diǎn)是思想簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)、時(shí)間復(fù)雜度低、空間開(kāi)銷(xiāo)小。本文將兩種保邊緣平滑算法用于圖像多尺度分解，實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)有的圖像多尺度操作相關(guān)應(yīng)用，例如，圖像的增強(qiáng)，圖像抽象化，高動(dòng)態(tài)范圍圖像壓縮，圖像色調(diào)映射，最后還將對(duì)圖像的處理推廣到了對(duì)視頻的處理上。實(shí)驗(yàn)表明，和很多已有的保邊緣平滑算法一樣，本文也能得到高質(zhì)量的結(jié)果，而在處理速度上，本文的算法有著非常吸引人的優(yōu)勢(shì)。