因此,不难发现,这篇论文中所提出的 Side Window Filtering 技术看起来仅仅是将待处理像素放到了滤波窗口的边缘,但是却使得众多基础滤波算法的保边性能得到了较大的提升。不仅如此,我认为这一算法不仅可以运用在图像处理领域,甚至可以将其思想运用在类似于卷积神经网络这样的需要利用卷积核提取图像信息的领域,也许会获得意想不到
1、保边滤波背景 保边滤波器的代表包括双边滤波、引导滤波,但是这类滤波器有一个问题,它们均将待处理的像素点放在了方形滤波窗口的中心。但如果待处理的像素位于图像纹理或者边缘,方形滤波核卷积的处理结果会导致这个边缘变模糊。 基于这个观察,《Side Window Filtering》的作者提出了侧窗滤波,改善边缘被滤波模糊的现象。
我们组2017年刚刚成立,今年的第一篇CVPR论文Side Window Filtering非常幸运地被评为了Oral。有趣的是,我们的论文不是一篇深度学习的论文。 这篇文章的第一作者是殷慧博士,共同一作是本人(龚元浩),通信作者是邱国平教授。论文链接 这篇文章的思想源于我的博士论文,可以参考基于曲率的图像处理。博士毕业以后,我也陆陆...
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