bilateralFilter（双边滤波操作）

Posted 2023-04-01

参考技术A 双边滤波 （Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间 邻近度 和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空域信息和 灰度 相似性，达到保边去噪的目的。

●源图像

●处理后图像

●函数原型
○c++

○Android

●参数解释
○src：源图像Mat对象，需要为8位或者浮点型单通道、三通道的图像
○dst：目标图像Mat对象，不能直接用src来存储处理后的图像
○d：表示在过滤过程中每个像素邻域的直径。如果这个值我们设其为非正数，那么OpenCV会从第五个参数sigmaSpace来计算出它来，在使用过程中我发现有点像模糊力度的意思。
○sigmaColor：颜色空间滤波器的sigma值。这个参数的值越大，就表明该像素邻域内有更宽广的颜色会被混合到一起，产生较大的半相等颜色区域。在使用过程中我发现有点像模糊范围的意思，范围越大看着越模糊
○sigmaSpace：坐标空间中滤波器的sigma值，坐标空间的标注方差。他的数值越大，意味着越远的像素会相互影响，从而使更大的区域足够相似的颜色获取相同的颜色。当d>0，d指定了邻域大小且与sigmaSpace无关。否则，d正比于sigmaSpace。使用过程中我发现这个值越大，图像的过渡效果越好。
○borderType：使用默认即可，即不用填。

●c++中

●Android中

OpenCV-双边滤波cv::bilateralFilter

函数原型

void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,
                      double sigmaColor, double sigmaSpace,
                      int borderType = BORDER_DEFAULT );

参数说明

1. InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。
2. OutputArray类型的dst，输出图像。
3. int类型的d，过滤过程中像素邻域直径。
4. double类型的sigmaColor，颜色空间滤波器的sigma值。这参数越大，则像素邻域内有越宽广的颜色会混合在一起，产生较大的半相等颜色区域。
5. double类型的sigmaSpace，坐标空间中滤波器的sigma值，坐标空间的标注方差。这数值越大，意味着越远的像素会相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。
6. int类型的borderType，推断图像边缘像素的边界模式。

测试代码

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;

int main(void)
{
	cv::Mat test = imread("long.jpg");
	cv::Mat result;

	cv::bilateralFilter(test, result, 15, 20, 10, 4);
	imshow("original", test);
	imshow("result", result);

	waitKey(0);
	system("pause");
	return 0;
}

测试效果

图1 对比图

图2 原图细节

图3 滤波图细节

       双边滤波是我认为OpenCV现成的几种滤波方法中最好用的，有一定实际应用意义，比如有些略微模糊的美图，可以通过该滤波手段实现噪声去除，完成初步的优化~

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