[發(fā)明專利]基于自適應(yīng)核估計的相對高斯率圖像平滑方法

在審

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• 申請日: 2022-04-04
• 公開（公告）號: CN114742728A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張怡娜;陳軍希;李紅云;林源玲
• 申請（專利權(quán)）人: 福建省德騰智能科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 泉州協(xié)創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 35231
• 代理人: 鄭浩

本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)核估計的相對高斯率圖像平滑方法，包括：S1、構(gòu)造相對高斯率濾波泛函；S2、建立自適應(yīng)的核尺度估計模型：首先，構(gòu)造修正的各向異性擴(kuò)散濾波泛函；其次，進(jìn)行像素鄰域分析；最后，進(jìn)行自適應(yīng)核尺度估計；S3、自適應(yīng)核尺度的相對高斯率圖像平滑方法求解；首先，對其進(jìn)行全局優(yōu)化；其次，運(yùn)用非凸正則化進(jìn)行求解。本發(fā)明從像素p四鄰域入手，更加全面地考慮平滑問題，魯棒性高，可以針對不同的自然圖像自適應(yīng)地調(diào)整濾波核尺度，圖像處理效果好，解決了孤立區(qū)域的平滑效果不理想的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自適應(yīng)核估計的相對高斯率圖像平滑方法。

背景技術(shù)

目前所有的高斯及其相關(guān)濾波，其核尺度都是固定的。全局統(tǒng)一采用一樣的核尺度進(jìn)行濾波，會產(chǎn)生嚴(yán)重的模糊，對于后續(xù)的特征提取或者輪廓提取會有較大的影響。眾所周知，自然界圖像各不相同，紋理和結(jié)構(gòu)千差萬別，因此對于其處理，如果想取得較好的效果，必須要根據(jù)不同的圖像的特征進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚怼；诖耍斜匾O(shè)計一種自適應(yīng)核尺度的相對高斯處理方法。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于自適應(yīng)核估計的相對高斯率圖像平滑方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種基于自適應(yīng)核估計的相對高斯率圖像平滑方法，包括：

輸入圖像；

對輸入圖像進(jìn)行基于自適應(yīng)核估計的相對高斯率圖像平滑處理；

輸出平滑后的圖像；

其中，所述基于自適應(yīng)核估計的相對高斯率圖像平滑處理的具體方法包含如下步驟：

S1、構(gòu)造相對高斯率濾波泛函，其公式如下：

式(1)中，R是相對高斯濾波的最終結(jié)果，G_σ1、G_σ2分別是局部高斯濾波函數(shù)，σ₁、σ₂分別是對應(yīng)的濾波尺度參數(shù)，表示平滑梯度；

其中，局部高斯濾波函數(shù)定義如下：

式(2)中，σ為尺度參數(shù)，(x,y)是像素的中心坐標(biāo)，(x₀,y₀)是核的中心坐標(biāo)；

S2、建立自適應(yīng)的核尺度估計模型，具體包含如下步驟：

首先，構(gòu)造修正的各向異性擴(kuò)散濾波泛函，其公式如下：

M(p)＝A(p)·L(p)·D(p) (3)

式(3)中，p是像素p，A(p)是圖像結(jié)構(gòu)均勻分布的測度，L(p)是圖像紋理周期性測度，D(p)是局部區(qū)域結(jié)構(gòu)方向性測度，M(p)是圖像結(jié)構(gòu)測度；以上3個自變量的測度函數(shù)如下：

式(4)中，q是像素q，Ω_p是像素p的局部區(qū)域，w_p,q是權(quán)重項，分別是x與y方向的偏導(dǎo)數(shù)，I_p是輸入的圖像像素值；

為了求解A(p)和D(p)，先構(gòu)建一個結(jié)構(gòu)張量S(p)，具體如下：

式(5)中，分別是x與y方向的偏導(dǎo)數(shù)，_q是q局部區(qū)域內(nèi)圖像像素值；S_p是S(p)的簡寫，它是一個半正定矩陣，具有2個特征值λ_p1和λ_p2及2個特征向量η_p和ξ_p；

A(p)函數(shù)如下：

D(p)函數(shù)如下：

式(7)中，A_P是A(p)的簡寫；

其次，進(jìn)行像素鄰域分析：

通過在修正的各向異性擴(kuò)散濾波后，運(yùn)用鄰域相關(guān)性，對像素鄰域進(jìn)行分析，獲取像素在圖像結(jié)構(gòu)中的測度信息，其函數(shù)如下：