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基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法技术

技术编号:33447617 阅读:16 留言:0更新日期:2022-05-19 00:32
本发明专利技术公开了基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法,给定用户输入的图像以及参数,该方法首先计算输入图像梯度,之后基于输入的参数进行梯度截断,最后将截断后的梯度应用于滤波得到输出图像。为了实现图像L0滤波,本发明专利技术提出了一种基于迭代L1范式的方法,通过迭代更新梯度与输出图像,对结果不断求精。实验结果表明,本发明专利技术方法能够克服光晕、强度漂移等伪像,取得了较好的保边滤波效果。取得了较好的保边滤波效果。取得了较好的保边滤波效果。

【技术实现步骤摘要】
基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法


[0001]本专利技术属于计算摄影
,具体是一种基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法。

技术介绍

[0002]图像中的边缘具有丰富的视觉信息。然而传统的滤波器如均值滤波、高斯滤波等在滤波模糊程度较大时会将图像的结构破坏掉。为了解决这一问题,研究人员提出了保边滤波器,以使得在滤除图像细节的同时能够有效的保留图像中的边缘信息。保边滤波器具有重大的理论价值和实际意义,有着广泛的应用,如图像增强,HDR高动态范围影像,人像磨皮等。
[0003]现有的保边滤波器可分为局部保边滤波器及全局保边滤波器。局部保边滤波器将图像中每个像素点替换为临近像素的加权平均,如双边滤波器、引导滤波器等。大部分局部保边滤波器的计算速度很快,但是在结果图像中的边缘附近容易产生光晕伪像;而全局保边滤波器将整个滤波过程建模成一个最优化问题去求解,如梯度L0范数平滑即L0Smoothing、加权最小二乘滤波器WLS等。全局保边滤波器的优点是能够较好的抑制光晕伪像,但是通常求解最优化问题计算太过耗时,并且可能会使得结果图像产生强度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法,其特征在于,包括:S1,设定空域增长因子k及权重λ,初始值β,建立图像的目标函数;S2,计算输入图像的梯度;S3,通过参数λ与β,对得到的梯度进行截断;S4,利用截断后的梯度,对输入图像进行滤波并输出图像;S5,更新参数β为k*β,通过多次迭代步骤3和4后得出最终滤波结果。2.根据权利要求1所述的基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法,其特征在于,所述S1中,目标函数为中,目标函数为其中O代表输出图像,I表示输入图像,i表示像素i,C(O)是梯度的L0范式,表示输出图像O在x,y方向上梯度不为0的像素计数,λ是平衡两项的参数;图像梯度即相邻像素的差值,可以通过下式计算。图像梯度的计算包含x,y两个方向,计算像素i的x方向梯度时,用下一个像素的值减去当前像素i的值即可,y方向梯度同理。对于图像右边界与下边界的梯度,我们则是通过左边界与上边界作为他们的下一个像素,以此进行整个图像的梯度约束。3.根据权利要求2所述的基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法,其特征在于,引入辅助变量h,v作为的惩罚项,将目标函数重新设计为s.t.C(h,v)=#{i||h
i
|+|v
i
|≠0}其中h
i
,v
i
即h,v中第i项值,当权重参数β足够大时,h,v便能够达到惩罚效果;采用分别优化O,h,v的方法,将其转化为两个子问题:采用分别优化O,h,v的方法,将其转化为两个子问题:4.根据权利要求3所述的基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法,其特征在于,采用迭代的方法求解上述两个子问题,每次迭代需计算截断梯度h,v和计算输出图像。5.根据权利要求4所述的基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法,其特征在于,计算截断梯度h,v的方法:计算图像O的梯度,当图像O的x,y方向梯度的绝对值之和小于等于时,取(0,0),否则,直接取O的梯度值,求解公式如下所示:
6.根据权利要求4所述的基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法,其特征在于,计算输出图像...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨洋唐玲王新宇曾兰玲赵岩
申请(专利权)人:江苏大学
类型:发明
国别省市:

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