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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種重加權(quán)數(shù)據(jù)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)保持圖像平滑算法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115829862B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211387109.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/70；該發(fā)明授權(quán)一種重加權(quán)數(shù)據(jù)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)保持圖像平滑算法是由龍建武;王雪梅;張臣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種重加權(quán)數(shù)據(jù)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)保持圖像平滑算法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種重加權(quán)數(shù)據(jù)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)保持圖像平滑算法，包括以下步驟：S1、對(duì)輸入圖像I進(jìn)行雙邊濾波，得到對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)經(jīng)過(guò)雙邊濾波后的像素值通過(guò)像素值來(lái)計(jì)算像素點(diǎn)間的相似性權(quán)重wp；S2、根據(jù)相似性權(quán)重wp在結(jié)構(gòu)信息與非結(jié)構(gòu)信息間表現(xiàn)出來(lái)的性質(zhì)，將現(xiàn)有全局優(yōu)化算法中原來(lái)的數(shù)據(jù)項(xiàng)分為兩項(xiàng)以構(gòu)成新的數(shù)據(jù)項(xiàng)，新的數(shù)據(jù)項(xiàng)中一項(xiàng)實(shí)現(xiàn)保留圖像的結(jié)構(gòu)信息，另一項(xiàng)實(shí)現(xiàn)平滑圖像中的紋理細(xì)節(jié)，并分別設(shè)置兩項(xiàng)的權(quán)重；S3、用新的數(shù)據(jù)項(xiàng)替換現(xiàn)有全局優(yōu)化算法中原來(lái)的數(shù)據(jù)項(xiàng)，全局優(yōu)化算法得到新的目標(biāo)函數(shù)，對(duì)新的目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化求解，得到最后濾波的輸出圖像u。本申請(qǐng)能避免數(shù)據(jù)項(xiàng)對(duì)所有的信息都進(jìn)行保真，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)信息的保留及非結(jié)構(gòu)信息的平滑。

本發(fā)明授權(quán)一種重加權(quán)數(shù)據(jù)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)保持圖像平滑算法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種重加權(quán)數(shù)據(jù)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)保持圖像平滑算法，其特征在于，包括以下步驟： S1、對(duì)輸入圖像I進(jìn)行雙邊濾波，得到對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)經(jīng)過(guò)雙邊濾波后的像素值通過(guò)像素值來(lái)計(jì)算像素點(diǎn)間的相似性權(quán)重wp，實(shí)現(xiàn)圖像的預(yù)處理； S2、根據(jù)相似性權(quán)重wp在結(jié)構(gòu)信息與非結(jié)構(gòu)信息間表現(xiàn)出來(lái)的特性，將現(xiàn)有全局優(yōu)化算法中原來(lái)的數(shù)據(jù)項(xiàng)分為兩項(xiàng)以構(gòu)成新的數(shù)據(jù)項(xiàng)，新的數(shù)據(jù)項(xiàng)中一項(xiàng)實(shí)現(xiàn)保留圖像的結(jié)構(gòu)信息，另一項(xiàng)實(shí)現(xiàn)平滑圖像中的紋理細(xì)節(jié)，并分別設(shè)置兩項(xiàng)的權(quán)重； S3、用新的數(shù)據(jù)項(xiàng)替換現(xiàn)有全局優(yōu)化算法中原來(lái)的數(shù)據(jù)項(xiàng)，全局優(yōu)化算法得到新的目標(biāo)函數(shù)，對(duì)新的目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化求解，得到最后濾波的輸出圖像u； 具體地，所述步驟S2中新的數(shù)據(jù)項(xiàng)通過(guò)下式來(lái)表示： 其中，up表示輸出圖像在p點(diǎn)的像素值，Ip表示原圖像在p點(diǎn)的像素值，I'＝h*I，h表示一個(gè)通用的圖像平滑濾波器，γp表示當(dāng)前像素點(diǎn)p為結(jié)構(gòu)點(diǎn)的權(quán)重，ψp表示當(dāng)前像素點(diǎn)p為非結(jié)構(gòu)點(diǎn)的權(quán)重，對(duì)于重加權(quán)后的新的數(shù)據(jù)項(xiàng)式，第一項(xiàng)仍實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)信息的保真，第二項(xiàng)能提升算法的平滑效果，并設(shè)置ψp＝wp，wp表示像素點(diǎn)間的相似性權(quán)重； 所述步驟S3具體包括以下步驟： 首先將原始的L2梯度最小化的目標(biāo)函數(shù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)用步驟S2中提出的新的數(shù)據(jù)項(xiàng)替換，重新改寫基于重加權(quán)數(shù)據(jù)項(xiàng)的L2正則化圖像平滑算法的目標(biāo)函數(shù)為： 其中，λ為調(diào)整圖像的平滑參數(shù)，ax,p為x方向上梯度的權(quán)重，為在x方向上的梯度，ay,p為y方向上梯度的權(quán)重，為在y方向上的梯度； 接著用矩陣的方式來(lái)重新改寫該目標(biāo)函數(shù)后得： 其中，Г表示γp對(duì)應(yīng)的權(quán)重矩陣，Ψ表示Ψp對(duì)應(yīng)的權(quán)重矩陣，uT為輸出圖像u的轉(zhuǎn)置矩陣，Ax和Ay是一個(gè)對(duì)角矩陣，Dx和Dy是離散微分算子，和是對(duì)應(yīng)Dx和Dy的轉(zhuǎn)置矩陣； 然后對(duì)重新改寫后的目標(biāo)函數(shù)中的u求導(dǎo)并設(shè)導(dǎo)數(shù)為零，即可獲得線性系統(tǒng)E+λLu＝ΓI+ΨI'；其中，L是一個(gè)五點(diǎn)非齊次的拉普拉斯矩陣； 最后求解該線性系統(tǒng)即可獲得最優(yōu)解，得到最后濾波的輸出圖像u。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人重慶理工大學(xué)，其通訊地址為：400054 重慶市巴南區(qū)紅光大道69號(hào)附1號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。