【摘 要】
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图像的保信去噪是数字图像处理中的一个重要的处理步骤,有着一定的研究价值和社会意义。一个边界保持的图像平滑滤波器的目的不仅是去除噪声图像中所包含的噪声信息,而且保持
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图像的保信去噪是数字图像处理中的一个重要的处理步骤,有着一定的研究价值和社会意义。一个边界保持的图像平滑滤波器的目的不仅是去除噪声图像中所包含的噪声信息,而且保持图像上的显著性结构信息不被弱化,从而恢复出原始图像。目前已经有很多边界保持的图像平滑滤波器被提了出来。标准的中值滤波方法在去除图像的椒盐噪声方面效果显著,但是却不能很好地保持图像的结构边界信息。加权中值滤波方法基于标准的中值滤波方法提出了像素加权的概念,可以更好地保持结构边界信息不被弱化,但是同时却增加了时间复杂度。为了提高加权中值滤波方法的运行效率,本文提出一种基于四维双边网格的加权中值滤波算法。本文算法是在现有的三维双边网格的基础上延伸了一个尺寸维度,构建了一个新型的数据结构,定义为四维双边网格,把图像的处理迁移到在四维空间上来,大大提升了滤波速率;另一方面,使用GPU高性能并行计算来执行本文算法,可以更好地提高算法运行的效率。实验结果证明,经过本文算法处理的图像不仅能够取得很好地边界保持的滤波效果,而且在速度上达到了实时的效果。为了表明本文算法可以取得较好的平滑效果,将其与现有的一些平滑滤波算法进行实验对比,通过比较滤波效果和运行时间,对这些算法进行客观详细地分析。另外,本文将所提出的滤波算法应用到不同的领域,如图像细节增强、图像卡通风格化、图像风格迁移和图像彩色化等,均能取得不错的滤波效果。
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