增强的边缘感知引导图像滤波
计算机视觉与模式识别
2023-10-18 v1 图形学
摘要
由于强大的保边能力与低计算复杂度,引导图像滤波器(GIF)及其改进版本已广泛应用于计算机视觉与图像处理。然而,随着正则化参数增大,它们都在一定程度上遭受光晕伪影。在引导图像与输入图像结构不一致的情况下,保边能力退化也会发生。本文提出一种新颖的引导图像滤波器,通过集成显式一阶保边约束与显式残差约束,在两种情况下均提升保边能力。为说明所提滤波器的有效性,在若干典型应用中展示了性能,包括单图像细节增强、多尺度曝光融合、高光谱图像分类。理论分析与实验结果均证明所提滤波器具有强大的保边能力。
引用
@article{arxiv.2310.10387,
title = {Enhanced Edge-Perceptual Guided Image Filtering},
author = {Jinyu Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.10387},
year = {2023}
}