双边滤波CUDA优化——BilateralFilter CUDA

最新推荐文章于 2025-03-03 20:03:34 发布

小熊不去实验室

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分类专栏：计算机视觉 CUDA

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yangtrees/article/details/39252165

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本文介绍了双边滤波的基本概念，并详细阐述了如何利用CUDA进行优化。内容包括在CUDA设备上分配内存，复制数据，使用纹理存储器和常量存储器，以及设计并行计算的CUDA核函数来实现滤波。通过调整pace_sigma和color_sigma参数，可以控制平滑程度，甚至产生漫画效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

看不到图请转至：http://sangni007.blog.163.com/blog/static/174728148201481305957863/

=======双边滤波概述=======

双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。可以与其相比较的两个filter：高斯低通滤波器(http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter)和α-截尾均值滤波器（去掉百分率为α的最小值和最大之后剩下像素的均值作为滤波器）。

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=======双边滤波公式=======

=======双边滤波代码（CPU）=======

OpenCV源码：

/****************************************************************************************\
                                   Bilateral Filtering
\****************************************************************************************/

namespace cv
{

static void
bilateralFilter_8u( const Mat& src, Mat& dst, int d,
                    double sigma_color, double sigma_space,
                    int borderType )
{
    int cn = src.channels();
    int i, j, k, maxk, radius;
    Size size = src.size();

    CV_Assert( (src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_8UC3) &&
        src.type() == dst.type() && src.size() == dst.size() &&
        src.data != dst.data );

    if( sigma_color <= 0 )
        sigma_color = 1;
    if( sigma_space <= 0 )
        sigma_space = 1;

    double gauss_color_coeff = -0.5/(sigma_color*sigma_color);
    double gauss_space_coeff = -0.5/(sigma_space*sigma_space);

    if( d <= 0 )
        radius = cvRound(sigma_space*1.5);
    else
        radius = d/2;
    radius = MAX(radius, 1);
    d = radius*2 + 1;

    Mat temp;
    copyMakeBorder( src, temp, radius, radius, radius, radius, borderType );

    vector<float> _color_weight(cn*256);
    vector<float> _space_weight(d*d);
    vector<int> _space_ofs(d*d);
    float* color_weight = &_color_weight[0];
    float* space_weight = &_space_weight[0];
    int* space_ofs = &_space_ofs[0];

    // initialize color-related bilateral filter coefficients
    for( i = 0; i < 256*cn; i++ )
        color_weight[i] = (float)std::exp(i*i*gauss_color_coeff);

    // initialize space-related bilateral filter coefficients
    for( i = -radius, maxk = 0; i <= radius; i++ )
        for( j = -radius; j <= radius; j++ )
        {
            double r = std::sqrt((double)i*i + (double)j*j);
            if( r > radius )
                continue;
            space_weight[maxk] = (float)std::exp(r*r*gauss_space_coeff);
            space_ofs[maxk++] = (int)(i*temp.step + j*cn);
        }

    for( i = 0; i < size.height; i++ )
    {
        const uchar* sptr = temp.data + (i+radius)*temp.step + radius*cn;
        uchar* dptr = dst.data + i*dst.step;

        if( cn == 1 )
        {
            for( j = 0; j < size.width; j++ )
            {
                float sum = 0, wsum = 0;
                int val0 = sptr[j];
                for( k = 0; k < maxk; k++ )
                {
                    int val = sptr[j + space_ofs[k]];
                    float w = space_weight[k]*color_weight[std::abs(val - val0)];