如何对深度图像进行双边滤波器处理

Posted 2023-05-04

双边滤波（Bilateralfilter）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衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。
具有简单、非迭代、局部的特点。 参考技术A 双边滤波（Bilateralfilter）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衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。本回答被提问者采纳

OpenCV 完整例程59. 非线性滤波—双边滤波

【OpenCV 完整例程】59. 非线性滤波—双边滤波（Bilateral filter）

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图像滤波是在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是常用的图像预处理操作。

2.4 非线性滤波—双边滤波（Bilateral filter）

双边滤波是一种非线性滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，在去除噪声的同时有效地保持边缘清晰锐利，对于人像处理具有美颜功能。

边缘的灰度变化较大，高斯滤波会明显地模糊边缘，对于高频细节的保护较弱。双边滤波器在空间中也采用高斯滤波器，但增加了一个反映像素强度差异的高斯方差 ${\sigma }_d$ ，在边缘附近离的较远的像素对边缘上的像素值影响很小，从而保证了边缘附近的像素值，实现边缘保存（edge preserving）。双边滤波器的权值是空间临近度权值和像素值相似度权值的乘积，因此输出像素依赖于当前被卷积像素的邻域，又取决于被卷积像素的灰度值和邻域像素的灰度值的差。

双边滤波器核的数学表达式为：
$$\begin{gathered} g(i,j)=\frac{\sum f(k,l)w}{\sum w} \\ w=ws\ast wr \\ ws=e^{-[(i-k{)}^2+(j-l{)}^2]/2{\sigma }_s^2} \\ wr=e^{-\Vert (f(i,j)-f(k,l){\Vert }^2/2{\sigma }_r^2} \end{gathered}$$

双边滤波器对于低频信息的滤波效果较好，但不能干净地过滤彩色图像里的高频噪声。

OpenCV 提供了 cv. bilateralFilter 函数可以实现图像的双边滤波。

函数说明：

cv.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) → dst

参数说明：

• src：输入图像，可以是灰度图像，也可以是多通道的彩色图像
• dst：输出图像，大小和类型与 src 相同
• d：滤波核的像素邻域直径。如 d<=0 ，则由从 sigmaSpace 计算得到。
• sigmaColor：滤波器核在颜色空间的方差，反映产生颜色影响的颜色强度区间的大小
• sigmaSpace：滤波器核在坐标空间的方差，反映产生颜色影响的影响空间的大小
• borderType：边界扩充的类型

例程 1.74：图像的非线性滤波—双边滤波器

    # 1.74：图像的非线性滤波—双边滤波器
    img = cv2.imread("../images/imgFabricNoise.png", flags=1)

    imgBiFilter = cv2.bilateralFilter(img, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=10)
    imgMeanFilter = cv2.pyrMeanShiftFiltering(img, sp=15, sr=20)

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Original")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("cv2.bilateralFilter")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgBiFilter, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("cv2.pyrMeanShiftFiltering")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgMeanFilter, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（本节完）

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