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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114511457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210047387.0，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法是由杨洋;唐玲;王新宇;曾兰玲;赵岩设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法，给定用户输入的图像以及参数，该方法首先计算输入图像梯度，之后基于输入的参数进行梯度截断，最后将截断后的梯度应用于滤波得到输出图像。为了实现图像L0滤波，本发明提出了一种基于迭代L1范式的方法，通过迭代更新梯度与输出图像，对结果不断求精。实验结果表明，本发明方法能够克服光晕、强度漂移等伪像，取得了较好的保边滤波效果。

本发明授权基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法在权利要求书中公布了：1.基于迭代L1范式的L0图像保边滤波方法，其特征在于，包括： S1，设定空域增长因子k及权重λ，初始值β，建立图像的目标函数； S2，计算输入图像的梯度； S3，通过参数λ与β，对得到的梯度进行截断； S4，利用截断后的梯度，对输入图像进行滤波并输出图像； S5，更新参数β为k*β，通过多次迭代步骤S3和S4后得出最终滤波结果； 所述S1中，目标函数为 其中O代表输出图像，I表示输入图像，i表示像素i，CO是梯度的L0范式，表示输出图像O在x,y方向上梯度不为0的像素计数，λ是平衡两项的参数； 图像梯度即相邻像素的差值，通过下式计算： 图像梯度的计算包含x,y两个方向，计算像素i的x方向梯度时，用下一个像素的值减去当前像素i的值即可，y方向梯度同理；对于图像右边界与下边界的梯度，是通过左边界与上边界作为他们的下一个像素，以此进行整个图像的梯度约束； 引入辅助变量h,v作为 的惩罚项，将目标函数重新设计为 其中hi,vi即h,v中第i项值，当权重参数β足够大时，h,v便能够达到惩罚效果； 采用分别优化O,h,v的方法，将其转化为两个子问题： 采用迭代的方法求解上述两个子问题，每次迭代需计算截断梯度h,v和计算输出图像； 计算截断梯度h,v的方法： 计算图像O的梯度，当图像O的x,y方向梯度的绝对值之和小于等于时，取0，0，否则，直接取O的梯度值，求解公式如下所示： 计算输出图像的方法为： 初次迭代时，将O赋值为输入图像I，计算出图像梯度与根据λ与β，对梯度进行截断得到h,v；之后利用ADMM算法，在傅里叶域进行快速求解，得到第一次迭代的输出图像； 第二次及之后的迭代中，更新参数β为k*β，利用上次得到的输出图像O按照初次迭代的方法再次进行迭代； 求解输出图像O的具体过程为： 将求解输出图像O的方法转化为求解一个L1范式约束问题，采用ADMM算法进行求解，引入zx,zy,dx,dy，其中zx,zy是优化变量，dx,dy为拉格朗日乘子，将其改写为 其中ρ是惩罚参数且ρ0,令缩放对偶变量μx＝1ρdx，μy＝1ρdy，则 对O进行优化，得到： 对zx，zy进行优化，得： 然后通过快速傅里叶变换算子求解输出图像O 其中，F·是快速傅里叶变换算子，表示共轭复数，F1是δ函数的傅里叶变换； 对于zx，zy，通过软算子求解： 则zx，zy得： 对于μx、μy，可通过下式迭代求解：

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