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Adaptive proximal regularization for image smoothing
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AI
DOI：10.1016/j.patcog.2025.112176.png)
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摘要
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基于全局优化的图像滤波器近年来已引起广泛关注。然而，现有的优化模型难以有效满足正则项上的稀疏性要求。在本文中，我们提出基于近端p-范数的正则项构建方法，该方法已被证明能够实现更稀疏的结果。此外，我们提出了一种新颖的加权方案，该方案不仅适应平衡参数，还适应近端p-范数中的带宽和稀疏性参数。通过采用不同的权重，我们的模型为边缘保持和结构保持的图像平滑提供了通用框架。此外，为了克服双向梯度正则化（4邻域）中的块状伪影，我们提出考虑另外两个方向上的像素差异（8邻域）。最后，为了求解具有自适应非凸近端正则化的所提优化模型，我们提出了一种基于乘子交替方向法、广义收缩和傅里叶域优化的高效求解方法。我们在包括图像平滑、HDR色调映射、压缩伪影去除、纹理去除和深度图上采样等多种应用上进行了实验。定性和定量结果均表明所提方法的优越性。此外，我们的方法效率很高，能够在现代GPU上以交互速率处理720P彩色图像。
Keyword:
Image smoothing
proximal p-norm
adaptive weighting
non-convex regularization
alternating direction method of multipliers
