本文介绍了双边滤波器的基本原理和作用，它是一种非线性滤波方法，能在保持图像边缘的同时去除噪声。OpenCV提供了bilateralFilter()函数来实现双边滤波，参数包括滤波直径、颜色空间滤波器的sigma值和坐标空间滤波器的sigma值。尽管双边滤波器在处理边缘细节上有优势，但其效率较低，且选择合适的sigma值至关重要，过小影响不大，过大可能导致图像卡通化。
双边滤波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，同时考虑空间与信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的，具有简单、非迭代、局部处理的特点。之所以能够达到保边去噪的滤波效果是因为滤波器由两个函数构成：一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数，另一个是由像素差值决定滤波器系数。
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，其公式如下：
权重系数w(i,j,k,l)取决于定义域核
和值域核
的乘积，也就是
通俗来讲就是双边滤波模板主要有两个模板生成，第一个是高斯模板，第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板，然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板，第一个模板是全局模板，所以只需要生成以西，第二个模板需要对每个像素都计算一次。双边滤波器比高斯滤波器多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素，这样就能对边缘附近的像素值予以保存，但是由于保存过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤除。
opencv中提供了bilateralFilt
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