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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明提供一种稀疏梯度增强的边缘保持图像平滑方法，包括：在包含数据保真项的现有全局优化模型基础上引入结构保真项，在结构保真项中，对输入图像的梯度采用映射函数与双边滤波结合的方式进行预处理；及在结构保真项的基础上引入稀疏梯度增强项，在稀疏梯度增强项中，采用L2范数和L1范数对输出图像梯度进行约束以增强稀疏性，L1范数通过结合次梯度方法、快速傅里叶变换和交替方向乘子法来进行迭代求解，或者采用Lp范数对输出图像梯度进行约束，并通过迭代重加权方法将Lp范数转换为L1范数进行求解，且在求解过程中采用预条件共轭梯度方法来提高计算效率。本发明能保留完整语义信息的同时，在处理简单和复杂的非纹理图像和纹理图像时均表现出稀疏的平滑效果。

主权项：1.一种稀疏梯度增强的边缘保持图像平滑方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在包含数据保真项的现有全局优化模型基础上引入结构保真项，在结构保真项中，对输入图像的梯度采用映射函数与双边滤波结合的方式进行预处理，首先将输入图像的像素值从0～255归一化到0～1，并设定一个阈值将图像中细微的纹理信息进行压缩，无需区分输入图像的梯度属于纹理还是结构，以此完成映射函数处理，映射函数的公式如下所示： 其中，sign·是符号函数，h为输入图像梯度，σ为阈值，α为压缩程度；接着将经过映射函数处理处理后的图像梯度使用双边滤波进行处理，使得输出图像梯度仅保留显著的结构信息，最后通过L2范数约束输出图像梯度与经过映射函数和双边滤波预处理后的图像梯度之间的关系，从而实现图像的结构保真，更好地保留图像完整的语义信息；S2、在结构保真项的基础上引入稀疏梯度增强项，在稀疏梯度增强项中，采用L2范数和L1范数对输出图像梯度进行约束以增强稀疏性，L1范数通过结合次梯度方法、快速傅里叶变换和交替方向乘子法来进行迭代求解，从而有效实现在边缘保持的图像平滑；或者，采用Lp范数对输出图像梯度进行约束，其中0＜p≤1或p＝2，当p＝1或p＝2时，Lp范数是一个凸优化问题，而当0＜p＜1时，Lp范数则是一个非凸优化问题，为了有效地求解当0＜p＜1时Lp范数的问题，通过迭代重加权方法将0＜p＜1时Lp范数转换为L1范数进行求解，即将非凸优化问题转换为凸优化问题进行求解，且在求解过程中采用预条件共轭梯度方法来提高计算效率。

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权利要求：

百度查询： 重庆理工大学 一种稀疏梯度增强的边缘保持图像平滑方法