结合二次核函数的Mean Shift图像平滑

针对Mean Shift算法在图像平滑过程中由于过平滑现象而导致平滑区域易出现边缘模糊问题,提出一种基于二次核函数的Mean Shift图像平滑算法,该算法利用核函数对采样点加权,通过Mean Shift向量迭代至灰度概率密度最大处,并将此灰度值赋予当前像素点,依次遍历每个像素点,不断聚类对图像进行平滑.此外,在四幅标准图像上对算法进行了仿真实验.并在视觉效果和量化评价等方面,与基于另外四种核函数的Mean Shift图像平滑算法进行了实验比较.实验结果表明,本文算法在最大限度地平滑掉图像多余细节和噪声的同时,能够保证图像被平滑区域的边缘不被模糊.