自适应高斯引导滤波：新型三维条纹图像噪声抑制算法

本文介绍了一种新型的三维条纹图像滤波算法，基于自适应高斯引导，并通过参数优化来改善图像噪声，有效保留图像边缘和细节。 在图像处理领域，滤波算法是用于去除噪声、平滑图像或增强特定特征的关键技术。传统的滤波方法如均值滤波和中值滤波在处理图像噪声时可能会导致边缘模糊，无法很好地保护图像的细节信息。针对这一问题，本文提出了一种新的自适应高斯引导滤波算法。 高斯引导滤波是一种基于像素邻域的非局部平均方法，其核心在于利用高斯核作为引导滤波器，以指导像素的滤波过程。高斯引导滤波器能够在平滑图像的同时保持边缘清晰，但其性能往往受到预设参数的影响，如窗口大小和高斯标准差。詹小英和黄留佳的改进算法着重于参数优化，通过一个更合理的算法来动态调整这些参数，使其能更好地适应不同图像的噪声特性。 在新型的三维条纹图像滤波算法中，作者考虑了激光三维条纹图像的特点，这种图像通常包含丰富的纹理信息和强烈的边缘。通过对宽带矩阵H的大小进行分析，他们选择适当的像素值参与平均计算，从而在滤波过程中更好地保护边缘和细节信息。这一方法对于处理激光三维条纹图像的噪声有着显著的效果，可以有效地提升图像质量，提高后续的三维重构或其他分析任务的精度。 在实验部分，作者对比了改进后的自适应高斯引导滤波算法与传统滤波方法的性能。实验结果显示，新算法在滤除噪声的同时，对图像的细节和边缘保持得更为完好，证明了其在图像处理领域的优越性。该算法不仅适用于激光三维条纹图像，也具有广泛的应用前景，可以在其他类型的图像噪声去除中发挥作用，特别是在需要保持图像精细结构的场景下。 关键词：激光三维条纹图像、图像噪声、自适应高斯引导、参数优化。此研究工作对于图像处理技术的发展，特别是在高精度三维测量和分析领域，具有重要的理论和实践意义。