各向異性的L_0正則化圖像平滑方法

摘要： 現(xiàn)有的圖像平滑方法缺乏靈活性，會(huì)導(dǎo)致邊緣不清晰、結(jié)構(gòu)缺失和過度銳化等問題。文中提出一種新的自適應(yīng)加權(quán)矩陣的正則化方法，主要應(yīng)用于圖像平滑，并且可以擴(kuò)展到其他應(yīng)用。提出的模型設(shè)計(jì)了一個(gè)新的正則化項(xiàng)，基于梯度算子?和自適應(yīng)加權(quán)矩陣T組合為L(zhǎng)_0范數(shù)正則化項(xiàng)，使得模型具有各向異性。通過為不同梯度方向賦予不同的權(quán)重，以此來刻畫平滑圖像的局部結(jié)構(gòu)，更好地展現(xiàn)局部特征，防止過度平滑。由于所...