基于l_0梯度最小化的图像平滑方法研究

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1、ＴＰ３９１１００６０１６ＷＤ８中图分类号论文编号学科分类号５２０，６０４０密级？＊資义考诚乂净ＴＩＡＮＪＩＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ？，，？３４硕：Ｊｒ学位论义ａ脚垃饭祕感ＭＳ脚基于Ｌ。梯度最小化的图像平滑方法研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｍａｅＳｍｏｏｔｈｉｎｇＢａｓｅｄｏｎｇ一ＧＬｒａｄｉｅｎｔＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎｒ。粥幽Ｉ■！親细ｔｆＰＨＳＨｉＨ．听；牌欄料賊ｎ＾Ｓｉａ■ｉＳＨ计算欄料财ＭｉＺ＾ＥｅＨ

2、鹿学舜—？＂＂＂Ｉ＇，￣？＂＂—＊＿＿＿ｐ＾ａｉｐ＾ｍ王怀彬研究员‘天津理二〇－六年Ｈ月工大学研究生院分类号：TP391520.6040密级：天津理工大学研究生学位论文基于L0梯度最小化的图像平滑方法研究（申请硕士学位）学科专业：计算机科学与技术研究方向：图像处理作者姓名：庞学舜指导教师：王怀彬2016年3月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeResearchonImageSmoothingBasedonL0Gradie

3、ntMinimizationByXueshunPangSupervisorHuaibinWangMarch2016独准１性多巧本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进斤的研巧工作和取得的研究成果，除了文中特别加标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一同工作的同志对本研。与我巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学隹Ａ文作者签名；签李日期：公名年＾月＞巧良学聲／学化冷文仅权使巧换权书本学位论

4、文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权义津理工大学可１＾将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，Ｗ供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复本和电子文件。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）／￣一１？学位＾＾丈作去签义：忠旁專导师签签字日期：却主年＾月巧签李口期；如么年月哥參；＾＾摘要图像具有丰富且结构良好的视觉信息，但在传输或获取过程中往往受到噪声的干扰而产生误差。这不但对图像的视觉效果产生了很坏的影响，

5、更给后续的图像分析处理带来了很大困难。因此，图像平滑作为图像处理领域里的一项基本技术就显得尤为重要。近年来，基于偏微分的图像平滑技术得到了普遍的研究与运用。特别是在总变分（totalvariation，TV）模型提出之后，衍生出了很多改进模型。L0梯度最小化（L0gradientminimization,LGM）模型被广泛应用于图像平滑处理。作为TV模型的改进版，采用L0范数正则化项的LGM模型虽对分片常数图像有较好的效果，但其平滑结果同样遭受阶梯效应的影响，且对图像中的噪声不具有鲁棒性。考虑到以上缺点，本文在LGM算法基础上提出了两个改进

6、的图像平滑方法，具体如下：首先，提出了基于梯度滤波的L0梯度最小化算法（gradientfilteringofL0gradientminimization，GFLGM）。LGM模型引入处理变量时，并未考虑图像噪声的影响，且该模型处理的图像结果中存在阶梯效应。本文提出了基于LGM滤波处理图像梯度的图像平滑方法，即在对图像平滑时先滤波处理图像梯度。实验表明提出的方法不仅有效克服了阶梯效应的影响，而且取得了较好的图像平滑效果。其次，在GFLGM模型的基础上，提出了基于梯度滤波L1保真的L0梯度最小化算法（GFLGM-L1）。由于L1范数具有比L2

7、范数受误差影响小的优点，新模型将保真项由L2范数改进为L1范数，并运用到图像平滑中。大量实验结果表明该方法不仅对噪声具有鲁棒性，而且提高了图像边缘保护性能，取得了更好的图像平滑效果。关键词：图像处理图像平滑L0梯度最小化阶梯效应保真项AbstractImagescontainrichandwell-structuredvisualinformation.whileinthecourseoftransmissionandacquisition，theyareoftencottuptedbynoiseandcauseerrors.Theseno

8、tonlyhaveaseriousimpactonthevisualeffectsofimage，butalsobringgreatdifficultiestothesubseq