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Edge-preserving Image Smoothing Algorithm Combining Edge Guidance And Texture Complexity Perception
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.dsp.2025.105710.png)
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摘要
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在数字图像处理中，边缘保持型图像平滑技术是多媒体和计算机视觉任务中的基础方法。该技术旨在去除冗余纹理和噪声，同时保留图像中的重要边缘特征。然而，现有平滑方法往往难以在精确保持边缘和有效抑制纹理之间取得平衡，尤其是在图像中复杂纹理和显著结构共存的情况下。为解决此问题，本文提出了一种集成边缘引导和纹理复杂度感知的框架。具体而言，首先设计了一个边缘检测模块，通过利用像素间差异并结合卷积神经网络来提取显著边缘特征。随后，引入了纹理复杂度感知模块，该模块基于方差和均值统计构建纹理强度图，以引导平滑模块进行自适应处理，从而提升纹理去除效果。此外，还开发了内部结构增强模块，用于改善图像内部结构的恢复。大量实验结果表明，所提算法在多个公开数据集上优于现有主流方法，实现了卓越的平滑性能和结构保真度。该算法广泛应用于图像去噪、细节增强、伪影去除和图像风格抽象等任务。
