宋 昱，孙文赟

1)深圳大学电子与信息工程学院，广东深圳 518060；2)深圳大学深圳市媒体信息内容安全重点实验室，广东深圳 518060；3)深圳大学广东省智能信号处理重点实验室，广东深圳 518060

边缘保持图像平滑指在滤除纹理和细节的同时保持图像的边缘结构信息，它是很多计算机视觉与图形学，如边缘检测[1]、图像分割[2]、图像分类和基于内容的图像编辑等的基础，被广泛用于图像增强[3]、色调映射、图像抽象和基于内容的纹理编辑等领域．

边缘保持图像平滑算法可分为传统算法和基于学习的算法．传统算法有2种分类方式：一是根据平滑过程中的处理范围分类，二是根据所用信息的类型分类．根据平滑过程中的处理范围，可将传统算法分为基于局部信息的算法和基于全局信息的算法．前者通过对每个像素的邻域信息进行处理得到输出像素；后者对整幅图像同时处理．根据所用信息的类型，传统算法可被分为基于像素灰度距离的算法和基于其他准则的算法．前者根据图像梯度或像素灰度距离决定被平滑内容；后者采用其他衡量准则决定被平滑内容．双边滤波器[4]通过对附近的像素进行加权平均对图像进行平滑．域变换滤波器[5]和引导滤波[6]是双边滤波器和相关算法的改进．各向异性扩散和一致增强扩散[7-8]根据偏微分方程(partial differential equation, PDE)对像素点进行迭代滤波．局部拉普拉斯(local Laplican, LL)滤波[9]是一种对双边滤波和基于PDE的滤波器的改进．FATTAL[10]使用图像变换来平滑……