【摘 要】
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本文基于现有的研究提出一种细节感知的纹理去除算法，在去除图像纹理时，能够很好的保持图像的结构信息，尤其是诸如细长结构和边角信息等特殊细节。首先，本文将提出一种能够识别细长结构的结构检测方法，将细长结构检测并增强，用于在后续的纹理滤波处理中，保持在滤波时容易被平滑的细长结构信息。其次，改进原有的相对总变差模型，多方向寻找最小相对总变差，使它能够更好的区分纹理和边界，并且将边角信息从纹理中区分出来。然
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院 长沙 410082
【出 处】
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2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018
论文部分内容阅读
本文基于现有的研究提出一种细节感知的纹理去除算法，在去除图像纹理时，能够很好的保持图像的结构信息，尤其是诸如细长结构和边角信息等特殊细节。首先，本文将提出一种能够识别细长结构的结构检测方法，将细长结构检测并增强，用于在后续的纹理滤波处理中，保持在滤波时容易被平滑的细长结构信息。其次，改进原有的相对总变差模型，多方向寻找最小相对总变差，使它能够更好的区分纹理和边界，并且将边角信息从纹理中区分出来。然后，将检测出来的细长结构归一到改进的相对总变差的度量尺度上，估计滤波核尺度，生成引导滤波图像。最后，通过联合双边滤波器得到纹理去除后的图像。实验证明，本文设计的纹理滤波器不仅在保持诸如细长结构方面的性能更好，而且使纹理去除后图像的边角细节处更尖锐，而且迭代收敛速度更快。
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