基于半高斯梯度算子的尺度自适应纹理滤波

为了解决现有纹理平滑方法不能在抑制纹理的同时保持细窄结构的问题,提出一种基于半高斯梯度算子的尺度自适应纹理滤波算法.首先提出一种具有结构保持和纹理抑制效果的半高斯梯度算子,其幅值能够较好地区分结构和纹理,方向能够较好地反映结构法向;然后基于半高斯梯度的幅值为每个像素估计最优的滤波尺度,并借助高斯滤波得到一幅大部分纹理得到抑制的引导图像;最后在双边滤波的基础上引入基于半高斯梯度方向的滤波方向核,提出一种基于引导图像的三边纹理滤波算法,能够有效地避免图像平滑结果中存在的结构附近毛刺残留现象.大量实验结果证明,该算法可以在抑制纹理的同时保持结构的完整性,尤其是在保持细窄结构以及结构周围的整洁等方面超越了已有的方法.

基于先验优化的一致性模糊盲复原算法

为了提高一致性模糊图像盲复原清晰度,针对复原过程中涉及的全变差模型先验约束问题,提出一种基于先验优化的一致性模糊盲复原算法.利用基于半高斯梯度算子的局部加权全变差模型提取模糊图像显著边缘,在去除噪声和纹理干扰的同时,可提高有利信息的保持能力;提出多尺度混合特性先验估计模糊核,增强了模糊核估计的准确性;利用非盲去卷积得到了清晰的复原图像.实验结果表明,相较其他算法,针对模拟模糊图像,所提算法的复原图像峰值信噪比平均提升约1. 7%,结构相似性指数平均提升约19. 1%;针对真实模糊图像,复原图像伪影更少,边缘纹理细节更加清晰自然,整体视觉效果更好.