非线性平滑滤波器的共轭梯度加速
计算机视觉与模式识别
2016-04-19 v1
摘要
最高效的信号边缘保持平滑滤波器（例如用于去噪）通常是非线性的。因此，其加速具有挑战性，实践中常通过调整滤波器参数来实现，例如增大局部平滑邻域的宽度，从而在单次扫描中实现更激进的平滑，但代价是边缘模糊加剧。我们提出一种替代技术，在不调整参数的情况下加速原始滤波器，通过一种特殊的共轭梯度法运行它们，且不影响其质量。滤波器的非线性通过谨慎的冻结与重启来处理。我们在一维玩具信号上的初步数值实验表明，经典双边滤波器实现了 20 倍加速，最近发展的引导滤波器实现了 3-5 倍加速。
引用
@article{arxiv.1509.01514,
title = {Conjugate Gradient Acceleration of Non-Linear Smoothing Filters},
author = {Andrew Knyazev and Alexander Malyshev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.01514},
year = {2016}
}
备注
5 pages, 5 figures, IEEE Conference GlobalSIP 2015