结构识别引导下的纹理抑制图像平滑
目的 针对目前已有的纹理平滑方法难以在抑制强梯度和尺度变化纹理的同时保持完整结构的问题,提出一种结构识别引导下的纹理抑制图像平滑算法.方法 首先,结构与纹理的根本区别在于重复模式,结构应该是稀疏的,而纹理应该是一个有重复模式的区域,因此,通过对结构/纹理的多尺度分析,提取了对于结构/纹理具有辨别力的多尺度内变差特征;然后,借助支持向量机,对提取的特征样本点训练出一个结构/纹理分类器;就分类结果中存在的结构较粗、毛刺等问题,进一步对分类结果进行细化和剔除毛刺与孤立点的后处理操作,以获得最终的更为精细的结构识别结果;最后,提出结构引导下的自适应双边图像滤波算法,达到既能抑制强梯度和尺度变化的纹理又能保持结构完整性的图像平滑效果.结果 本文提出的多尺度内变差特征在支持向量机训练中达到了96.12％的正确率,结构引导下的图像滤波能够在保持结构的同时,有效地抑制强梯度和尺度变化的纹理细节.结论 本文算法在兼顾结构的保持和强梯度以及尺度变化纹理的抑制方面超越了已有的方法,对于结构提取、细节增强、图像分割、色调映射、图像融合和目标识别等众多技术领域的发展将具有较强的促进作用,体现了潜在的实际应用价值.
纹理抑制、结构识别、多尺度内变差、强梯度纹理、尺度变化
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
浙江省自然科学基金项目LY14F020004;国家自然科学基金项目61003188,61379075;国家科技支撑计划项目2014BAK14B01;浙江省公益性技术应用研究计划项目2015C33071;浙江工商大学青年人才基金项目QZ13-9;浙江省智能交通工程技术研究中心开放课题2015ERCITZJ-KF1National Natural Science Foundation of China61003188,61379075;Natural Science Foundation of Zhejiang Province,ChinaLY14F020004
2017-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1364-1372
