图像处理：双边滤波的原理和解析

1.原理

公式如上，对高斯滤波进行了优化，前面部分是原来的高斯滤波，空间权重，离中心点越近，权重越大，越接近1，边缘权重越小，越接近0。
新增加的项，是从灰度值来做权重参考的，灰度值离中心权重值越大，权重越小，乘以一个趋于0的数字；当灰度值离中心权重值越大，乘以一个越接近于1的数字。
如下图所示：

上面的图，是从右往左看的，右边是输入图像，左边是输出图像。
第一行：
当图像在变化程度平缓的区域时，邻域中的像素值(RGB值)差距相差不大。此时wr无限接近于1，因此此时的双边就是普通的高斯滤波，达到对图像平滑的效果。
第二行：
当图像在变化程度剧烈的区域，比如在边缘区域时，邻域中的像素值(RGB值)差距相差很大。此时wr朝0值趋近，颜色差值越大，wr越逼近0，最终整个式子的值逼近于0。最终的结果是权值为0。因此在最终计算时，该处将不影响输出值。
实现的效果：
既可以滤波，又可以保边。

代码实现：

参考文章：
双边滤波原理与c++代码