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摘要:
目的 针对目前已有的纹理平滑方法难以在抑制强梯度和尺度变化纹理的同时保持完整结构的问题,提出一种结构识别引导下的纹理抑制图像平滑算法.方法 首先,结构与纹理的根本区别在于重复模式,结构应该是稀疏的,而纹理应该是一个有重复模式的区域,因此,通过对结构/纹理的多尺度分析,提取了对于结构/纹理具有辨别力的多尺度内变差特征;然后,借助支持向量机,对提取的特征样本点训练出一个结构/纹理分类器;就分类结果中存在的结构较粗、毛刺等问题,进一步对分类结果进行细化和剔除毛刺与孤立点的后处理操作,以获得最终的更为精细的结构识别结果;最后,提出结构引导下的自适应双边图像滤波算法,达到既能抑制强梯度和尺度变化的纹理又能保持结构完整性的图像平滑效果.结果 本文提出的多尺度内变差特征在支持向量机训练中达到了96.12%的正确率,结构引导下的图像滤波能够在保持结构的同时,有效地抑制强梯度和尺度变化的纹理细节.结论 本文算法在兼顾结构的保持和强梯度以及尺度变化纹理的抑制方面超越了已有的方法,对于结构提取、细节增强、图像分割、色调映射、图像融合和目标识别等众多技术领域的发展将具有较强的促进作用,体现了潜在的实际应用价值.
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文献信息
篇名 结构识别引导下的纹理抑制图像平滑
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 纹理抑制 结构识别 多尺度内变差 强梯度纹理 尺度变化
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 图像处理和编码
研究方向 页码范围 1364-1372
页数 9页 分类号 TP391.4
字数 3475字 语种 中文
DOI 10.11834/jig.170200
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘春晓 浙江工商大学计算机与信息工程学院 18 108 6.0 9.0
2 邵欢 浙江工商大学计算机与信息工程学院 3 10 2.0 3.0
3 傅辛易 浙江工商大学管理工程与电子商务学院 1 6 1.0 1.0
4 伍敏 浙江工商大学计算机与信息工程学院 3 31 3.0 3.0
5 龚辰 浙江工商大学计算机与信息工程学院 1 6 1.0 1.0
6 余宗杰 浙江工商大学计算机与信息工程学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
纹理抑制
结构识别
多尺度内变差
强梯度纹理
尺度变化
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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17
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