47、高动态范围（HDR）图像多尺度分解的滤波技术解析

高动态范围（HDR）图像多尺度分解的滤波技术解析

在图像处理领域，高动态范围（HDR）图像的处理一直是一个重要的研究方向。为了将HDR图像转换为低动态范围（LDR）图像，同时保留图像的边缘和细节，许多滤波技术应运而生。本文将详细介绍几种常见的滤波技术，包括加权引导图像滤波、梯度域引导图像滤波、鲁棒引导图像滤波等，并对它们的特点和性能进行分析。

1. 局部优化滤波技术

1.1 加权引导图像滤波（WGIF）

加权引导图像滤波（WGIF）在引导图像滤波的基础上，考虑了边缘信息进行加权。它结合了局部平滑滤波和全局平滑滤波的优点：
- 避免了光晕伪影的出现。
- 计算复杂度与高斯滤波相同。

设计WGIF时，首先在引导图像中局部计算所有强度值的方差，然后用像素的局部方差对结果进行归一化，得到归一化权重。这样，WGIF能够像全局滤波器一样保留HDR图像的锐利边缘，减少光晕伪影，并避免梯度反转。

1.2 梯度域引导图像滤波（GDGIF）

GDGIF旨在比其他引导图像滤波变体更好地保留边缘。它包含了具有边缘感知和显式一阶的约束条件。与WGIF和引导图像滤波（GIF）不同，GDGIF的正则化项包含了显式的边缘感知约束，使得输出图像的梯度与输入图像相似。

GDGIF基于局部优化，其代价函数由一阶正则化项和零阶数据保真项组成。这使得新的局部线性模型中的因素能够更准确地表示边缘附近的图像，从而比WGIF和GIF更好地保留边缘。此外，WGIF中的边缘感知因子是单尺度的，而GDGIF是多尺度的，这有助于它有效地将边缘与图像的其他细节分离。GDGIF的复杂度与GIF相同，并且不会出现梯度反转伪影。