图像处理-双边滤波原理

图像处理：详解双边滤波及其C++实现
最新推荐文章于 2025-09-06 10:40:20 发布
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本文介绍了双边滤波的基本原理，它是一种既能去除噪声又能保持边缘的滤波器。内容包括滤波器的两个决定系数——几何空间距离和像素差值，并提供了C++实现双边滤波的代码示例，以及对OpenCV库的调用方法。最后，提到了性能比较和参考资料。
     双边滤波（Bilateral filter）是一种可以去噪保边的滤波器。之所以可以达到此效果，是因为滤波器是由两个函数构成：一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数，另一个由像素差值决定滤波器系数。
 原理示意图如下：

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     双边滤波器中，输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合，
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     权重系数w(i,j,k,l)取决于 定义域核
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     和 值域核
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     的乘积
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二、C++实现
     2.1 OpenCV调用方法：

cvSmooth(m_iplImg, dstImg, CV_BILATERAL, 2 * r + 1, 0, sigma_r, sigma_d);


     2.3 C++代码
     
//双边滤波
void CImgPrcView::BilateralFilter()
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双边滤波器的原理及实现
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分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！                双边滤波器是什么？双边
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双边滤波本质上是高斯滤波,双边滤波和高斯滤波不同的就是:双边滤波既利用了位置信息又利用了像素信息来定义滤波窗口的权重。，通过在掩膜中心填充一个圆形（值为0），这个掩膜只保留高频成分（图像的边缘和细节），掩膜中心的值被设置为0。原理:双边滤波结合了空间距离和像素值的相似性，既考虑像素的空间位置，又考虑像素的颜色差异，在平滑图像的同时保留边缘信息。从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积，由于正态分布也被称为高斯分布，因此这项技术被称为高斯模糊。它是线性滤波的一种。
opencv基础-34 图像平滑处理-双边滤波cv2.bilateralFilter()
小海聊智造
08-03 3653
双边滤波（BilateralFiltering）是一种图像处理滤波技术，用于平滑图像并同时保留边缘信息。与其他传统的线性滤波方法不同，双边滤波在考虑像素之间的空间距离之外，还考虑了像素之间的灰度值相似性。这使得双边滤波能够有效地去除噪声，同时保持图像的细节和边缘。双边滤波的核心思想是使用一个滑动窗口（卷积核）在图像上移动，并计算窗口中像素的加权平均值来替代中心像素的值。这里的权重包括两个部分：一个是空间权重，根据像素之间的空间距离计算；另一个是灰度值权重，根据像素之间的灰度值相似性计算。
常见的图像处理算法：双边滤波----bilateral filter
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双边滤波是一种非线性滤波器，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。双边滤波是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布。最重要的是，双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离，还考虑了像素范围域中的辐射差异，在计算中心像素的时候同时考虑这两个权重。
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图像滤波原理之双边滤波图像滤波问题描述1. 空间(即图像定义域)相邻关系的滤波器2. 双边滤波器（bilateral filter）3. 如何快速实现双边滤波 图像滤波问题描述 为了内容的完整性，首先对图像滤波进行简单的回顾。令I∈Rh×w×cI\in R^{h\times w\times c}I∈Rh×w×c表示图像是一个二维矩阵，h,wh,wh,w分别表示图像的高度和宽度，c=1,3c=1,3...
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双边”，顾名思义，两个方面，维度，双边滤波不仅考虑了空间位置，而且还考虑到了值域的相似性，在对图像进行滤波处理时，依据这两个标准来计算每个邻域中其它像素对目标像素(中心像素)的贡献，正是这种双重考量机制，使得双边滤波能够在平滑图像的同时，有效地保留边缘信息。如下为双边滤波的实现原理图，其核心思想为双重权重，即图中的空间与亮度核，同时考虑两重因素，双维度对图像进行滤波处理，如左图中的input经双边滤波后，最终output既有效地保留了边缘，也对图像进行了平滑处理。
双边滤波原理详解：资料
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图像处理：双边滤波算法
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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。具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波器的好处是可以做边缘保存（Edge preserving），一般用高斯滤波去降噪，会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器之所以能够做到在平滑去噪的同时还能够很好的保存边缘（Edge Preserve），是由于其滤波器的核由两个函数生成：空间域核和值域核。
图像处理之双边滤波效果(Bilateral Filtering for Gray and Color Image)
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图像处理之双边滤波效果(Bilateral Filtering for Gray and Color Image) 基本介绍： 普通的时空域的低通滤波器，在像素空间完成滤波以后，导致图像的边缘部分也变得不那么明显， 整张图像都变得同样的模糊，图像边缘细节丢失。双边滤波器（ABilateral Filter）可以很好的保 留边缘的同时消除噪声。双边滤波器能做到这些原因在于它不像普通的高斯/卷...
【图像处理】——双边滤波
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【fishing-pan：https://blog.youkuaiyun.com/u013921430 转载请注明出处】 双边滤波    高斯滤波是最常用的图像去噪方法之一，它能很好地滤除掉图像中随机出现的高斯噪声，但是在之前的博客中提到过，高斯滤波是一种低通滤波（有兴趣的点击这里，查看之前的博客），它在滤除图像中噪声信号的同时，也会对图像中的边缘信息进行平滑，表现出来的结果就是图像变得模糊，如下图所示；      在平坦区域，滤波器中每个像素点的G r G_{r}Gr​值相近，空间距离权重G s G_{s}Gs.
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双边滤波是一种非线性的滤波方法，能够保持边界清晰的情况下有效的去除噪声，它拥有类似相机里美颜的效果。 双边滤波之所以能够做到保边去噪的效果，是由于它的有两个核：空间域核和值域核，比高斯滤波只有一个值域核多了一个。 空间域核是由像素位置欧式距离决定的模板权值。 值域核是由像素值的差值决定的模板权值。 具体计算公式请直接百度，网络上有非常多的推导，理论。 可以用opencv自带的函数bilateralFilter()来实现双边滤波。 bilateraFilter(src, d, sigmaColor, sigm
中值模糊
Sonner or later I will go back
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<br />// 5_3.cpp : Defines the entry point for the console application.<br />//<br />#include "stdafx.h"<br />#include <cv.h><br />#include <cvcam.h><br />#include <cxcore.h><br />#include <highgui.h><br /> <br />#pragma comment(lib,"cv.lib")<br />#pragma
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