导向滤波的原理与实现 计算机视觉

导向滤波（Guided Filter）是一种常用的计算机视觉算法，用于图像增强和图像恢复任务。它能够在保持图像细节的同时，有效地去除噪声，并进行边缘保护。本文将介绍导向滤波的原理，并给出相应的源代码实现。

1. 导向滤波原理
   导向滤波通过将一个引导图像（guide image）与一个待过滤图像（target image）进行滤波操作来实现。引导图像可以是原始图像、带有更多细节的低分辨率版本的图像，或者是由其他图像生成的辅助图像。滤波的目标是根据引导图像的结构和特征来调整目标图像的像素值，以达到图像增强的效果。

2. 算法步骤
   导向滤波的算法步骤如下：

步骤1: 输入引导图像I和待过滤图像p，以及滤波参数r和ϵ的值。
步骤2: 对引导图像I进行均值滤波，得到均值图像mean_I。
步骤3: 对引导图像I的每个像素进行方差滤波，得到方差图像var_I。
步骤4: 对待过滤图像p进行均值滤波，得到均值图像mean_p。
步骤5: 对待过滤图像p进行方差滤波，得到方差图像var_p。
步骤6: 对引导图像I和待过滤图像p进行相关滤波，得到相关系数图像corr_Ip。
步骤7: 计算滤波后的像素值q：
q = mean_I + (corr_Ip / (var_I + ϵ)) * (