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基于多引导滤波的图像增强算法

刘杰  张建勋  代煜  
【摘要】:图像增强技术可以有效地突出图像中的有用信息,已广泛应用于多个领域.现有的图像增强算法往往无法应对自然图像中复杂的梯度分布,难以准确保持图像中前景与背景的边缘信息.为了改善输出图像的边界过平滑问题,本文提出了一个基于多引导滤波的图像增强算法.首先,设计了一个以滤波核为变量的通用图像优化模型,现有的联合滤波器可视为该模型的解;然后,依据集成学习的思想,将联合滤波器中的单幅引导图像扩展到多幅,以更好地利用引导图中的结构信息进而获得更好的输出结果,并给出了一个多幅引导图的来源途径;最后,对多幅输出图像进行平滑,在图像优化模型中加入正则化项,以确保由多引导滤波得到的不同滤波输出保持一致.实验结果表明,本文算法在抑制图像噪声的同时,可以更好地保留物体的边界信息,从而使图像的信噪比进一步提升.

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