研究目的
提出一种局部活动度量方法，通过截断归一化的方差或标准差来驱动各向异性扩散和相对全变分，以实现更好的结构保持滤波。
研究成果
所提出的LAD-AD和LAD-RTV方法在结构保持、噪声去除和图像平滑方面已被证明优于几种现有方法。实验结果验证了所提出的局部活动测量在驱动各向异性扩散和相对总变分以实现更好图像滤波方面的有效性。
研究不足
局限性包括所提方法的计算复杂性以及为实现最佳性能而进行参数调优的需求。
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基于局部活动驱动的结构保持滤波用于去噪和图像平滑
DOI：10.1016/j.sigpro.2018.11.012
期刊：Signal Processing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
本文提出采用截断归一化方差或标准差的局部活动性度量来驱动各向异性扩散和相对全变分（RTV），以更好地实现结构保持。首先，为局部活动性驱动的各向异性扩散（LAD-AD）引入两种新型边缘停止函数，可有效消除HEVC压缩深度图像中的严重伪影并保留精细几何结构。其次，我们提出一种简单有效的局部活动性驱动RTV（LAD-RTV），通过梯度与局部活动性度量的乘积形式实现图像平滑与尺度表征，同时兼顾对彩色图像边缘保持至关重要的颜色共享信息与各通道判别信息（这些信息未被原RTV模型包含）。此外，LAD-RTV利用梯度与局部活动性度量的除法形式，通过将噪声视为重复纹理元素来解决通用图像去噪问题。实验验证表明：所提LAD-AD能显著提升HEVC压缩深度图像的精度及其合成图像质量；大量结果表明LAD-RTV优于多种现有方法。
作者：
Lijun Zhao，Huihui Bai，Jie Liang，Anhong Wang，Bing Zeng，Yao Zhao
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