非线性滤波与边缘检测在纹理图像风格化中的应用

"该文基于非线性滤波和边缘检测技术，研究并提出了一种改进的纹理传输图像风格化处理方法。通过采用相对总变差模型进行非线性滤波，有效地分解源纹理图像和目标图像，消除不必要的结构信息和纹理信息。随后，利用纹理传输算法将保留的信息进行传输，同时避免了传统方法中源图像结构信息对目标图像结构的覆盖。通过将目标图像的边缘结构信息与传输结果叠加，提高了风格化图像的边缘信息清晰度，从而提升了风格化处理的质量。实验结果表明，改进的算法在纹理传输风格化方面优于传统方法。" 文章深入探讨了图像处理中的一个重要领域——纹理传输和风格化处理。在传统的纹理传输方法中，源纹理图像的结构信息可能会破坏目标图像原有的结构，导致风格化效果不理想。为了解决这个问题，作者提出了一种结合非线性滤波和边缘检测的新方法。 首先，该方法运用非线性滤波器，特别是相对总变差（Relative Total Variation, RTV）模型，来分解源纹理图像和目标图像。RTV滤波器能够有效地分离图像的纹理和结构成分，消除源图像的结构信息，同时尽量保持目标图像的边缘结构不变。这一过程有助于减少在后续纹理传输过程中可能出现的结构冲突。 接下来，作者采用纹理传输算法，将源图像的纹理信息应用到经过滤波处理的目标图像上。由于已经去除了不必要的结构信息，因此在传输过程中，源图像的纹理可以更加自然地融入到目标图像中，而不干扰其原有的结构特征。 此外，为了增强风格化图像的边缘信息，文章提出了将目标图像的边缘结构与纹理传输结果进行叠加的策略。这种叠加使得目标图像的边缘在风格化后仍然清晰可见，增强了视觉效果，使风格化的图像既保留了源纹理的特性，又保持了目标图像的结构细节。 实验部分对比了改进算法与传统方法在纹理传输风格化上的效果，结果显示，改进后的算法在保留目标图像边缘信息和提高风格化质量方面具有显著优势。这表明，结合非线性滤波和边缘检测的纹理传输方法是一种有效且有前景的技术，对于提升图像风格化处理的水平具有重要的理论和实践意义。 关键词：图像处理，纹理传输，边缘检测，非线性滤波，风格化处理 该研究对于图像处理领域的学者和技术开发者具有很高的参考价值，它提供了一种新的方法来实现更高质量的图像风格化，特别是在保持目标图像结构完整性和边缘清晰度方面。对于艺术创作、图形设计以及计算机视觉应用等领域，这种方法可能带来创新性的解决方案。