鲁棒自适应加权的引导滤波算法

摘要

为了提高图像滤波时边缘的保持能力,提出鲁棒自适应加权的引导滤波算法.首先利用一阶差分法判断高斯滤波处理后引导图像的边缘位置信息,在去除噪声干扰的同时,提高边缘信息提取的鲁棒性,然后通过最大类间方差法(Otsu)分割边缘区域与非边缘区域,提高区域阈值选取的自适应性,最后利用改进的分段函数模型拟合理想权重因子,控制不同区域的平滑程度,实现鲁棒自适应引导滤波,达到保边平滑的目的.通过图像平滑实验与抠图实验对所提算法性能进行了验证,与引导滤波算法及另外2种改进算法相比,所提算法的保边平滑性能更强.