【OpenCV 4】边缘保护滤波：edgePreservingFilter（）

最新推荐文章于 2025-03-06 00:30:00 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： OpenCV 4 边缘保护 滤波 edgePreservingFilter
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kingkee/article/details/95942906
版权

一、编程环境：

OpenCV  4.1.0
IDE Visual Studio 2017 Enterprise (15.9.14)
操作系统 Windows 10 x64 中文专业版 (1903)

二、图像边缘保护滤波：

保边滤波器(Edge Preserving Filter)是指在滤波过程中能够有效的保留图像中的边缘信息的一类特殊滤波器。其中双边滤波器（Bilateral filter）、引导滤波器（Guided image filter）、加权最小二乘法滤波器（Weighted least square filter）为几种比较广为人知的保边滤波器。

高斯双边模糊与mean shift均值模糊两种边缘保留滤波算法，都因为计算量比较大，无法实时实现图像边缘保留滤波，限制了它们的使用场景，OpenCV中还实现了一种快速的边缘保留滤波算法。

高斯双边与mean shift均值在计算时候使用五维向量是其计算量大速度慢的根本原因，该算法通过等价变换到低纬维度空间，实现了数据降维与快速计算。

三、程序说明࿱

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【opencv-c++】cv::bilateralFilter双边滤波
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双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差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值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息，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波。如果它们很小(< 10)，过滤器就不会有太大的效果，而如果它们很大(> 150)，它们就会有非常强的效果，使图像看起来“卡通化”。由于高斯滤波去降噪，会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。
【OpenCV C++】非线性滤波：中值滤波、双边滤波——详细讲解
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
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边缘保留的图像滤波方法（pdf）
03-23
传统的高斯滤波在去除图像噪声的同时产生了边缘模糊的问题。本文通过对传统高斯滤波算法的改进, 不仅考虑距离的影响, 而且还考虑图像灰度值的影响。尤其是当邻域间像素的距离近并且灰度值相似时, 则它们对结果有较大的影响。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘。
保边滤波器（Edge Preserving Filters）
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保边滤波器(Edge Preserving Filter)是指在滤波过程中能够有效的保留图像中的边缘信息的一类特殊滤波器。其中双边滤波器（Bilateral filter）、引导滤波器（Guided image filter）、加权最小二乘法滤波器（Weighted least square filter）为几种比较广为人知的保边滤波器。下面对每种滤波器进行一一介绍。双边滤波器 加权最小二乘法滤波器
图像保边滤波之双边滤波算法
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双边滤波（Bilateral Filter）是一种非线性滤波算法，能够在平滑图像的同时保留边缘信息。它结合了空间邻近度和像素值相似度，因此在去噪的同时不会模糊边缘。
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边缘保护滤波器 今天实现了将实物图转化成素描： import cv2 import numpy as np def dodgeNaive(image, mask): # determine the shape of the input image width, height = image.shape[:2] # prepare output argument with same size as image blend = np.zeros((width, hei
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均值与滤波的缺点：并没有考虑中心像素点对整个输出像素的贡献，实际上锚定的那个点贡献应该是最大的 高斯滤波的缺点：当边缘值梯度很大的时候，应减少中心像素点的权重，而高斯滤波没有考虑 边缘保留滤波： 高斯双边 均值迁移 高斯双边 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markd.
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边缘保留滤波 解释来自于https://blog.youkuaiyun.com/u013921430/article/details/84532068 高斯滤波之所以会导致图像变得模糊，是因为它在滤波过程中只关注了位置信息；例如，以 q qq 为中心的窗口中，某一点 p pp 在高斯滤波过程中的权重的计算方法如下式； 即在滤波窗口内，距离中心点越近的点的权重越大；这种只关注距离的思想在某些情况下是可行的，例...
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原图像： pymeanshift结果： bilateralfilter结果： 代码部分： import numpy as np import cv2 as cv def bilateral_filter(image): # 高斯双边——边缘保留滤波 # bilateralFilter can reduce unwanted noise very well while keeping edges fairly sharp. However, it is # . v
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本次要整理记录的是关于图像边缘保留滤波算法（EPF）的相关内容，主要有高斯双边模糊、均值迁移模糊和快速边缘保留滤波算法。这些算法在OpenCV中都提供了完善的API可以调用，我只是对其基本原理做了些许了解，并在此基础上学习各个参数的调教，下面就逐一来进行整理。 - 高斯双边模糊 说到高斯双边模糊感觉有些高大上，但是说到高斯模糊就显得接地气多了，之前曾经整理过，高斯模糊就是利用一个不断移动的窗口来获...
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一、概念 边缘保留滤波(EPF,edge preserving filtering) 二、高斯双边 cv2.bilateralFilter(image,0,100,15)100为差异，15为周围的区域 import cv2 import numpy as np def bilateralFilter(image): dst = cv2.bilateralFilter(image,0,100,15) cv2.imshow('bilateralFilter',dst) src = cv2
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