基于局部加權先驗的多尺度分解.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來，隨著各種數字圖像產品在生活中的普及，數字圖像處理受到越來越多的關注。作為圖像處理中的基礎部分，圖像多尺度分解問題一直是國際上的研究熱點。
　　在圖像分解方法中，最常見的是將圖像平滑得到基礎層，其包含圖像的大尺度信息，然后將原圖像與基礎層相減得到細節(jié)層，其包含圖像的小尺度信息，即細節(jié)信息。對許多應用來說，圖像分解最重要的是通過空間尺度來提取出所需尺度的信息，也就是說要對任意尺度細節(jié)都有提取的能力。
　　本文針對傳統(tǒng)的保

2、邊界平滑算法，如雙邊濾波方法(Bilateral Filter;BLF)、指導濾波方法(Guided Filter;GF)、加權最小二乘方法(Weighted Least Squares;WLS)等，提出基于局部區(qū)域加權先驗方法來保持圖像邊界;其次，本文使用的這種局部區(qū)域加權函數可以使TV(Total Variation)約束或L0范數約束在局部區(qū)域內自適應;最后本文使用交替方向迭代算法(Alternating Direction Me

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