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面向纹理平滑的方向性滤波尺度预测模型

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目的 传统图像处理的纹理滤波方法难以区分梯度较强的纹理与物体的结构,而深度学习方法使用的训练集生成方式不够合理,且模型表示方式比较粗糙,为此本文设计了一种面向纹理平滑的方向性滤波尺度预测模型,并生成了含有标签的新的纹理滤波数据集.方法 在现有结构图像中逐连通区域填充多种纹理图,生成有利于模型训练的纹理滤波数据集.设计了方向性滤波尺度预测模型,该模型包含尺度感知子网络和图像平滑子网络.前者预测得到的滤波尺度图不但体现了该像素与周围像素是否为同一纹理,而且还隐含了该像素是否为结构像素的信息.后者以滤波尺度图和原图的堆叠作为输入,凭借少量的卷积层快速得出纹理滤波的结果.结果 在本文的纹理滤波数据集上与7个算法进行比较,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)与结构相似度(struc-tural similarity,SSIM)分别高于第2名2.79 dB、0.0133,均方误差(mean squared error,MSE)低于第2名6.8638,运算速度快于第2名0.002 s.在其他数据集上的实验对比也显示出本文算法更好地保持结构与平滑纹理.通过比较不同数据集上训练的同一网络模型,证实了本文的纹理滤波数据集有助于增强模型对于强梯度纹理与物体结构的区分能力.结论 本文制作的纹理滤波数据集使模型更好地区分强梯度纹理与物体结构并增强模型的泛化能力.本文设计的方向性滤波尺度预测模型在性能上超越了已有的大多数纹理平滑方法,尤其在强梯度纹理的抑制和弱梯度结构的保持两个方面表现优异.
Texture-smoothing-oriented directional filtering scales-predicting model

林俊彦、刘春晓、章金凯、李泓易

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浙江工商大学计算机与信息工程学院, 杭州 310018

深度学习 图像平滑 纹理滤波 数据集生成 U型网络(U-Net)

国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划支持项目

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2022

中国图象图形学报
中国科学院遥感应用研究所,中国图象图形学学会 ,北京应用物理与计算数学研究所

中国图象图形学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.111
ISSN：1006-8961
年,卷(期)：2022.27(8)
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