Improved Real-time Image Smoothing with Weak Structures Preserved and High-contrast Details Removed

要約

画像のスムージングは​​、ピクセル単位の勾配を減らして細部を滑らかにすることによって行われます。
既存の方法は常に勾配に依存して平滑化方法を決定するため、構造と詳細の勾配の範囲が重複しているため、構造と詳細を区別して区別して処理することが困難です。
したがって、特に弱い構造を保存し、高コントラストの細部を除去する際に、高品質の結果を達成することは依然として困難です。
この論文では、反復最小二乗法 (ILS と呼ばれる) によるリアルタイム最適化ベースの手法を改良することで、この課題に対処します。
1) ILS は平滑化方法を決定するペナルティ関数の独立変数として勾配を使用し、2) ペナルティ関数で勾配の代わりにいくつかの値を使用した場合でも、ILS のフレームワークは画像の平滑化に引き続き機能することがわかります。
したがって、構造上のピクセルの特性に応じて、平滑化方法を決定するためにペナルティ関数で使用するいくつかの値を計算します。これにより、勾配が高いか低いかに関係なく、構造と詳細を区別して処理できます。
その結果、弱い構造を維持しながら、高コントラストのディテールを簡単に削除できます。
さらに、このような値を調整して最適化計算を高速化できるため、元の ILS メソッドよりも反復回数を減らして効率を高めることができます。
これにより、構造への変更も軽減され、構造の保存が容易になります。
実験結果は、効率と品質に関して既存の方法よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Image smoothing is by reducing pixel-wise gradients to smooth out details. As existing methods always rely on gradients to determine smoothing manners, it is difficult to distinguish structures and details to handle distinctively due to the overlapped ranges of gradients for structures and details. Thus, it is still challenging to achieve high-quality results, especially on preserving weak structures and removing high-contrast details. In this paper, we address this challenge by improving the real-time optimization-based method via iterative least squares (called ILS). We observe that 1) ILS uses gradients as the independent variable in its penalty function for determining smoothing manners, and 2) the framework of ILS can still work for image smoothing when we use some values instead of gradients in the penalty function. Thus, corresponding to the properties of pixels on structures or not, we compute some values to use in the penalty function to determine smoothing manners, and so we can handle structures and details distinctively, no matter whether their gradients are high or low. As a result, we can conveniently remove high-contrast details while preserving weak structures. Moreover, such values can be adjusted to accelerate optimization computation, so that we can use fewer iterations than the original ILS method for efficiency. This also reduces the changes onto structures to help structure preservation. Experimental results show our advantages over existing methods on efficiency and quality.

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