一种基于bayer型模式的双边自适应滤波器

      介绍一种基于bayer型模式的双边自适应滤波器。由于此时仅需对二维灰度图像进行滤波处理，它的硬件资源消耗可以减小为前者的三分之一。双边自适应滤波器不仅对各类噪声有良好的滤除能力，还能使图像中的细节得到很好的保留。

      在bayer型中，每个像素点的数据值只有一个，可能为RGB中的任何一个，对于G点，它的4邻域内没有G点的存在，对于R点和B点来说，甚至在它们的8领域内也没有相同颜色的点的存在。要对该点滤波，需要利用数量不多的相同颜色点的值。传感器在感光时具有空间相关性，即正常情况下图像在局部区域都是平滑过渡的，不会在某个孤立的点处产生突然的巨大的跳变。因此到需要滤波点的距离越近的点，它们之间的数值彼此应当更加接近，它们之间的相关性就越高。

      说明了当对具有R值的点滤波时的情况。在该图中，如要对R13进行滤波处理，需要得到以R13为中心的一个5×5的邻域。在这里同为R点的坐标分别为R1、R3、R5、R1l、R13、R15、R21、1123、R25，只有它们与中心点R13具有相关性，参加滤波过程的计算。在这些点中，R3、R11、R15、R23距离中心点R13最近，与R13的空间相关性最高