基于图像滤波器的多尺度图像分解

目录

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摘要

Abstract

第一章 引言

1.1 背景介绍

1.2 本文的技术路线

1.3 本文的结构安排

第二章 研究背景

2.1 基本概念和术语

2.2 非线性滤波器

2.2.1 各向异性扩散(Anisotropic Diffusion)

2.2.2 双边滤波器(Bilateral Filter)

2.3 最优化算法

2.3.1 泊松方程(Poisson Equation)

2.3.2 最小二乘法(Weighted Least Square Filter)

2.3.3 引导滤波器(Guided Filter)

2.4 多尺度图像分解

2.4.1 高动态图像色调映射(High Dynamic Range Image Tone Mapping)

2.4.2 图像抽象化(Image Abstraction)

第三章 基于最小二乘保留边界的图像分解

3.1 引言

3.2 基于最优化问题的双边滤波及多尺度分解

3.2.1 算法描述

3.2.2 代数多重网格矩阵解法

3.3 实验结果及应用

3.4 结论

第四章 自适应的局部拉普拉斯滤波器

4.1 引言

4.2 局部拉普拉斯保边平滑

4.3 自适应的局部拉普拉斯滤波器

4.4 实验结果

4.5 结论

第五章 基于GPU的局部极值保边缘图像平滑算法

5.1 引言

5.2 背景介绍

5.3 保边局部极值图像平滑算法

5.4 实验结果及应用

5.5 结论

第六章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来工作展望

参考文献

攻读学位期间的工作与发表论文

致谢