【图像平滑】基于迭代最小二乘法实时图像平滑附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在计算机视觉、图像处理领域，“图像平滑” 是预处理阶段的核心任务 —— 它通过抑制噪声、保留图像结构信息，为后续的目标检测、图像分割、特征提取等任务奠定基础。传统平滑算法（如高斯滤波、均值滤波）虽计算简单，但存在 “过度模糊边缘”“无法自适应噪声强度” 的痛点；而基于迭代最小二乘法（Iterative Least Squares, ILS）的平滑技术，凭借 “结构化保留能力强”“平滑程度可控” 的优势，成为平衡 “去噪效果” 与 “细节保留” 的理想选择。更重要的是，通过优化迭代策略与计算架构，该技术可实现实时处理（帧率≥25fps），适配监控摄像头、自动驾驶视觉系统等对时效性要求高的场景。本文将从原理、实时优化、算法流程到工程验证，全面拆解基于迭代最小二乘法的实时图像平滑技术。

一、图像平滑的核心需求与迭代最小二乘法的适配性

要理解迭代最小二乘法的价值，需先明确实时场景下图像平滑的核心矛盾：“去噪效果” 与 “实时性”“细节保留” 的平衡。

1. 实时图像平滑的核心挑战

实时场景（如直播美颜、工业视觉检测）对平滑算法有三大要求：

• 去噪能力：有效抑制高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声（如监控画面因光线不足产生的颗粒噪声）；

• 细节保留：避免模糊图像边缘、纹理等关键结构（如自动驾驶视觉中需保留车道线、行人轮廓）；

• 实时性：处理帧率需匹配图像采集速度（如摄像头帧率 25fps，单帧处理时间需≤40ms）。

传统算法的局限性在此凸显：

• 高斯滤波：通过卷积实现，虽快但易模糊边缘（高斯核越大，边缘模糊越严重）；

• 双边滤波：虽能保留边缘，但需计算像素间相似度，复杂度 O (N²)（N 为图像尺寸），实时性差；

• 非局部均值滤波：去噪效果好，但需全局搜索相似块，复杂度 O (N³)，无法实时处理高清图像。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [otf] = psf2otf_Dy_GPU(outSize)

psf = single(zeros(outSize));

psf(1, 1) = -1;

psf(end, 1) = 1;

psf = gpuArray(psf);

otf = fftn(psf);

🔗 参考文献

 *"Real-time Image Smoothing via Iterative Least Squares"*. Wei Liu, Pingping Zhang, Xiaolin Huang, Jie Yang, Chunhua Shen, Ian Reid. ACM Transactions on Graphics (TOG), 39(3), 1-24.

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