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，需要對圖像進行多尺度操作。尤其是在計算攝影學(xué)中，經(jīng)常需要把一幅圖像分解為一個分片光滑的基本層和一個或者多個細節(jié)層。圖像的這種多尺度分解的關(guān)鍵是對圖像進行保邊緣平滑。
　　 本文提出兩種簡單、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)圖像對應(yīng)點的像素值，如果沒有與中心點顏色相似的像素，該點則按噪聲處理。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，對應(yīng)的殘差幅值相對就比較大，同時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@兩個事實，本文首先用一般的平滑方法，如高斯平滑、中值濾波等，對圖像進行濾波，產(chǎn)生一幅平滑圖像，原圖與平滑圖像的殘差即為細節(jié)圖像；然后對細節(jié)圖像幅值進行自適應(yīng)的壓縮，大幅度地壓縮細節(jié)圖像中邊緣處的幅值，同時盡量保留小的細節(jié)；最后用輸入的圖像減去壓縮后的細節(jié)圖像得到最終的平滑圖像。利用該算法，已有的一些線性、非

3、保邊緣平滑也能快速、有效地進行圖像保邊緣平滑。
　　 本文的算法主要特點是思想簡單、易于實現(xiàn)、時間復(fù)雜度低、空間開銷小。本文將兩種保邊緣平滑算法用于圖像多尺度分解，實現(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，圖像抽象化，高動態(tài)范圍圖像壓縮，圖像色調(diào)映射，最后還將對圖像的處理推廣到了對視頻的處理上。實驗表明，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。