图像平滑算法评估及像素级非局部平滑方法Matlab代码

最新推荐文章于 2025-03-03 20:32:22 发布

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🔥 内容介绍

近年来，图像平滑技术因其在图像增强、编辑等其他图像处理任务中的基础性作用而受到越来越多的关注。然而，图像平滑算法的评估通常通过主观观察图像进行，缺乏相应的真实值。为了推动图像平滑算法的发展，本文构建了一个名为南开平滑 (NKS) 的新数据集，包含 200 张由多种结构图像和自然纹理混合而成的图像。结构图像本身平滑，可以自然地作为真实值。在 NKS 数据集上，我们对 14 种流行的图像平滑算法进行了综合评估。此外，我们提出了一种像素级非局部平滑 (PNLS) 方法，通过利用自然图像的像素级非局部自相似性先验来很好地保留平滑图像的结构。在多个基准数据集上的大量实验表明，我们的 PNLS 在图像平滑任务上优于以前的算法。消融研究也揭示了 PNLS 在图像平滑上的工作机制。为了进一步证明其有效性，我们将 PNLS 应用于语义区域平滑、细节/边缘增强和图像抽象等多个应用。

引言

图像平滑作为图像处理中的一个基本操作，在许多应用中发挥着至关重要的作用，例如图像增强、降噪、边缘检测和图像分割。图像平滑的目标是消除图像中的噪声和不规则性，同时保留重要的结构信息。现有的图像平滑算法有很多，但它们通常在评估时遇到挑战，因为缺乏客观评估标准和标准数据集。

南开平滑 (NKS) 数据集

为了解决上述问题，我们构建了一个新的图像平滑数据集，称为南开平滑 (NKS) 数据集。NKS 数据集包含 200 张由多种结构图像和自然纹理混合而成的图像。结构图像本身平滑，可以自然地作为真实值。该数据集的构建过程如下：

收集结构图像：我们从公共图像库中收集了各种结构图像，例如建筑物、道路、纹理等。这些图像具有清晰的结构特征，可以作为平滑后的理想结果。
生成纹理图像：我们使用随机噪声生成器生成了不同类型的自然纹理图像，例如云朵、水波、草地等。
图像混合：我们将结构图像和纹理图像按一定比例混合，生成最终的图像。

像素级非局部平滑 (PNLS) 方法

我们提出了一种新的图像平滑方法，称为像素级非局部平滑 (PNLS) 方法。PNLS 方法利用自然图像的像素级非局部自相似性先验，通过搜索图像中具有相似像素结构的区域来平滑图像。具体步骤如下：

像素级非局部搜索：对于图像中的每个像素，我们使用一个预定义的搜索窗口在图像中寻找具有相似像素结构的区域。
加权平均：我们根据像素结构的相似度对这些区域进行加权平均，以获得平滑后的像素值。

实验结果与分析

我们在 NKS 数据集和多个基准数据集上对 PNLS 方法进行了广泛的实验，并与 14 种流行的图像平滑算法进行了比较。实验结果表明，PNLS 方法在保持图像结构的同时有效地去除了噪声和不规则性，优于其他算法。此外，消融研究也揭示了 PNLS 方法在图像平滑上的工作机制。

应用

除了图像平滑之外，PNLS 方法还可以应用于其他图像处理任务，例如语义区域平滑、细节/边缘增强和图像抽象。在语义区域平滑中，PNLS 可以平滑图像中的特定区域，例如人脸或物体，同时保留其他区域的细节。在细节/边缘增强中，PNLS 可以增强图像中的细节和边缘，例如纹理或线条。在图像抽象中，PNLS 可以将图像抽象成简化的形式，例如线条画或油画。

结论

本文构建了一个新的图像平滑数据集 NKS，并提出了一种新的图像平滑方法 PNLS。实验结果表明，PNLS 方法在保持图像结构的同时有效地去除了噪声和不规则性，优于其他算法。PNLS 方法还可以应用于其他图像处理任务，例如语义区域平滑、细节/边缘增强和图像抽象。未来，我们将进一步研究 PNLS 方法的应用，并探索更有效的图像平滑方法。