基于引导滤波器和局部回归理论的Monte Carlo图像噪声移除算法

摘要：

针对现有Monte Carlo (MC)光线跟踪算法中噪声影响大和绘制消耗高的问题,提出一种基于引导滤波器和局部回归理论的自适应绘制算法.首先计算场景特征图像的梯度信息,利用引导滤波器对初始特征图像进行预过滤,以提高诸如景深、运动模糊等特殊绘制效果的图像质量;然后利用局部回归理论进行图像重构,并在图像空间计算最优重构参数,从而避免由含噪特征图像导致的噪声传递问题;最后计算Stein's unbiased risk estimator (SURE)评判像素复杂程度并引导自适应采样过程.实验结果表明,该算法能够在提高图像视觉质量的同时,有效地降低了噪声影响,并能够绘制高质量的景深、运动模糊等特殊效果.

关键词：自适应绘制、引导滤波器、局部回归理论、SURE误差估计

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“八六三”高技术研究发展计划2012AA011206

在线出版日期：2018-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：367-374