【技术实现步骤摘要】
基于因式分解和均方差优化的双边滤波加速方法
本专利技术涉及一种图像处理技术,特别时一种基于因式分解和均方差优化的双边滤波加速方法。
技术介绍
随着移动网络和智能手机的发展和普及,图片资源的获取和传输更加简单易得,图片作为信息的载体,越来越多地出现在我们的日常生活中,追求高质量的图片信息也越来越普遍,因此有着保边去噪能力的(去噪的同时能保住边缘细节信息不被模糊)双边滤波器受到了越来越广泛的应用:计算机图形学、计算机视觉和计算机摄影等学科中流行的滤波器;去噪、非破坏性图像增强、视频抽象和立体匹配等领域的多功能工具;甚至可以作为卷积神经网络(CNN)架构中的空间卷积层,包含至少一个双边卷积层便可称为双边神经网络(BNN)。但是由于双边滤波器本身是非线性加权均值滤波器,只能通过简单的逐点计算来实现,所以针对高纬度、高分辨率图像非常的耗时,因此双边滤波器在实时场景中无法使用。为了解决这个问题,越来越多的学者致力于加速双边滤波器,虽然取得了一定的成绩,但仍然无法满足实际应用的需求,主要挑战在于如何找到速度和精度之间最好的折中。本专利技术提出了一种基于因式分解和均方差优化的双边滤波加速方法,该方法在滤波精度和计算效率方面,与现有的最先进的加速算法相比具有一定的竞争力。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于因式分解和均方差优化的双边滤波加速方法,包括以下步骤:步骤1,输入待滤波的图像,计算其累积直方图;步骤2,对值域滤波核函数进行因式分解得到滤波系数ck(σr)和逼近函数Φk(μ),进行均方差优化得到函数并对在二维网格上进行采样,得到矩阵步骤3,对矩阵进行奇异值分解 ...
【技术保护点】
1.一种基于因式分解和均方差优化的双边滤波加速方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,输入待滤波的图像,计算其累积直方图;步骤2,对值域滤波核函数进行因式分解得到滤波系数ck(σr)和逼近函数Φk(μ),进行均方差优化得到函数
【技术特征摘要】
1.一种基于因式分解和均方差优化的双边滤波加速方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,输入待滤波的图像,计算其累积直方图;步骤2,对值域滤波核函数进行因式分解得到滤波系数ck(σr)和逼近函数Φk(μ),进行均方差优化得到函数并对在二维网格上进行采样,得到矩阵步骤3,对矩阵进行奇异值分解,得到特征值和特征向量,特征值对应滤波系数ck(σr),特征向量对应采样点上的逼近函数Φk(μ);步骤4,对特征向量进行插值运算得到完整的Φk(μ)函数;步骤5,根据得到的滤波系数ck(σr)和逼近函数Φk(μ),迭代求和实现快速双边滤波,输出滤波结果图。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1具体包括如下步骤:步骤101,对于输入的待滤波图像I(x),若是RGB图像,则需要转换为GRAY图像,若是GRAY图像则无需转换;步骤102,计算GRAY图像的直方图P(I),根据P(I)累加得到累积直方图F(x)。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤2具体包括如下步骤:步骤201,双边滤波器的原始公式如下:其中,I表示输入的待滤波图像,则为完成滤波后的输出图像,x和y是图像坐标系中的坐标值,Ω表示以x为中心的滤波领域,y∈Ω,那么表示空域滤波核函数,表示值域滤波核函数,σs是空域滤波核函数的方差,σr则为值域滤波核函数的方差;步骤202,对值域滤波函数进行因式分解得式(3)其中μ=I(x),v=I(y),σr为值域滤波核函数的方差;步骤203,选择为逼近的目标,并将其展开为式(4)其中,ck(σr)为系数,Ψk(υ)和Φk(u)为逼近函数;步骤204,由于ω(μv)为偶函数,则Ψk(v)和Φk(u)是相等的,得到式(5)步骤205,结合式(5)对式(1)进行扩展得式(6)步骤206,定义待优化的目标误差...
【专利技术属性】
技术研发人员:唐金辉,张雪利,代龙泉,
申请(专利权)人:南京理工大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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