Abstract-I det klassiska bilaterala filtret används en fast Gaussian-kärna tillsammans med en rumslig kärna för kantbevarande utjämning. Vi anser att en generalisering av detta filter, det så kallade adaptiva bilaterala filtret, där mitten och bredden av Gaussian intervallet kärnan tillåts ändras från pixel till pixel. Även om denna variant ursprungligen föreslogs för slipning och bullerborttagning, kan den också användas för andra tillämpningar såsom artefaktborttagning och texturfiltrering. I likhet med det bilaterala filtret kräver brute-force-implementationen av dess adaptiva motsvarighet intensiva beräkningar. Medan flera snabba algoritmer har föreslagits i litteraturen för bilateral filtrering, de flesta av dem fungerar endast med en fast räckvidd kärna. I detta dokument föreslår vi en snabb algoritm för adaptiv bilateral filtrering, vars komplexitet inte skalas med den rumsliga filterbredden. Detta bygger på observationen att den berörda filtreringen kan utföras enbart i avståndsrymd med hjälp av ett lämpligt definierat lokalt histogram. Vi visar att genom att ersätta histogrammet med ett polynom och den ändliga rymdsumman med en integral, kan vi approximera filtret med hjälp av analytiska funktioner. I synnerhet, en effektiv algoritm härleds med hjälp av följande innovationer: polynomet är monterad genom att matcha dess ögonblick till de av målet histogrammet (detta görs med hjälp av snabba konvolutioner), och de analytiska funktionerna är rekursivt beräknas med hjälp av integration-för-delar. Vår algoritm kan påskynda brute-force implementationen med minst 20×, utan märkbara förvrängningar i den visuella kvaliteten. Vi demonstrerar effektiviteten hos vår algoritm för slipning, JPEG-avblockering och texturfiltrering.
Gavaskar och Chaudhury REF föreslog en snabb algoritm för adaptiv bilateral filtrering, vars komplexitet inte skalas med den rumsliga filterbredden.
Fast Adaptive Bilateral Filtering
{'venue': 'R. G. Gavaskar and K. N. Chaudhury,"Fast Adaptive Bilateral Filtering,"IEEE Transactions on Image Processing, vol. 28, no. 2, pp. 779-790, Feb. 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}