高斯高通引导图像滤波
计算机视觉与模式识别
2025-03-06 v1 图形学
摘要
引导图像滤波（GIF）是一种流行的平滑技术，其中使用额外的图像作为结构引导以在去噪的同时保持边缘。原始GIF及其后续改进均源自双参数局部仿射模型（LAM），其中滤波输出是引导图像的局部仿射变换，但输入图像在LAM公式中未被考虑。在本文中，我们首先提出了一种基于高斯（高通/低通）滤波的单参数先验模型（PM-GF），其中滤波输出是引导图像的高斯高通滤波的加权部分与输入图像的高斯平滑之和。在PM-GF中，由高斯高通滤波确定的引导结构被明显地传递到滤波输出中，从而更好地揭示了引导滤波的结构传递机制。然后，我们基于PM-GF提出了几种高斯高通GIF（GH-GIF），通过在这些GIF中用PM-GF替代LAM来模拟原始GIF和一些改进。实验结果表明，所提出的GIF在若干图像处理应用中优于其对应方法。
引用
@article{arxiv.2503.03284,
title = {Gaussian highpass guided image filtering},
author = {Lei Zhao and Chuanjiang He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03284},
year = {2025}
}