Bilateral Filter双边滤波器算法的Python实现

最新推荐文章于 2024-10-16 09:44:42 发布
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本文介绍了双边滤波器的基本原理，它在保留图像边缘信息的同时降低噪声。通过Python代码展示了如何利用NumPy和OpenCV库实现双边滤波算法，详细解释了权重计算过程，并提供了调整滤波效果的建议。

双边滤波器是一种常用的图像滤波算法，它能够在保持边缘信息的同时，有效地降低噪声。在本文中，我将为您介绍如何使用Python实现双边滤波器算法，并提供相应的源代码。

双边滤波器的原理是基于像素之间的相似性和空间距离计算权重。与传统的均值滤波器不同，双边滤波器考虑了像素的灰度值差异和空间距离，从而更好地保留边缘信息。具体而言，双边滤波器使用两个权重函数：一个基于灰度值差异的权重函数和一个基于空间距离的权重函数。

下面是使用Python实现双边滤波器算法的代码：

import numpy as np
import cv2

def bilateral_filter(image, d, sigma_color, sigma_space):
    <
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清晰无比：Python实现双边滤波器（Bilateral Filter）算法
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
09-21 1459
双边滤波器是一种非线性滤波器，它不仅考虑了像素之间的空间距离，还考虑了像素之间的灰度差异。这使得双边滤波器能够在降噪的同时保持图像的边缘信息，避免了模糊效果。双边滤波器是一种强大的滤波技术，它在降噪和图像平滑任务中表现出色。本文深入介绍了双边滤波器的原理和Python实现，帮助你理解如何应用这一算法来改善图像质量。通过掌握双边滤波器，你可以更好地处理图像，应对噪声问题，并实现美颜等效果。希望本文能够帮助你更好地掌握图像处理技术，创造出更清晰、更美丽的图像。
python:实现Bilateral Filter双边滤波器算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-21 1313
python:实现Bilateral Filter双边滤波器算法(附完整源码)
双边滤波python
notgoodenouf的博客
09-02 1983
1
双边滤波器（Bilateral filtering）的python实现及实验报告；图像高斯加噪python实现
12-16
图形学大作业，利用python实现双边滤波器代码，带有详细实验报告；其中gauss代码文件可以用来给图像加高斯噪声。
双边滤波器实验报告及代码（python）
09-19
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40267472/article/details/82773408
双边滤波的python实现
wumingshi159的博客
09-03 1312
相关原理具体详细的解释可以看论文A Gentle Introduction to Bilateral Filteringand its Applications，简单的解释可以参考下面的链接：链接:对我来说，这个算法本质上也是一个矩阵在图像上移动并进行卷积的过程，这个算法的关键就在于对其计算公式的理解，其公式如下所示：[图片]我们来详细解释一下上面两个代码，p代表正在进行滤波的像素点，即矩阵块移动的中心位置，q代表矩阵中的各个像素点的位置。BFIp​代表经过滤波后的新的像素值，
python 实现Bilateral Filter双边滤波器算法
最新发布
luthane的博客
10-16 1529
Bilateral Filter（双边滤波器）算法是一种非线性的滤波方法，它结合了图像的空间邻近度和像素值相似度，以达到保边去噪的目的。双边滤波算法由Tomasi和Manduchi在1998年提出。1. 算法原理双边滤波器可以视为两个二维滤波器的组合：一个空域高斯滤波器和一个值域高斯滤波器。它的权重计算同时考虑了像素的空间距离（空域权重）和像素值之间的差异（值域权重）。空域权重：基于高斯分布，考虑像素之间的空间距离。离中心像素越近的像素，其权重越大。值域权重：考虑像素之间的亮度或颜色差异。
双边滤波Python实现
weixin_43185874的博客
04-10 7811
【代码】双边滤波Python实现。
Python实现双边滤波算法及完整源码
code_welike的博客
05-26 891
双边滤波算法的核心思想是，在保持图像边缘信息的同时，用一个权值函数对邻域内的像素进行加权平均。，接着在该函数中实现了空间距离权值函数、灰度相似度权值函数以及处理边界像素的函数。最后，在主函数中读取图像并进行双边滤波处理，最后输出结果。接下来，我们需要定义一个灰度相似度权值函数，以度量像素之间的灰度相似度。首先，我们需要定义一个空间距离权值函数，以度量像素之间的空间距离。通过以上代码和介绍，读者可以在Python中方便地实现双边滤波算法，并在自己的项目中进行应用。以上代码中，我们首先定义了一个双边滤波函数。
Python与FPGA——双边滤波
stark_cc的博客
02-28 1567
Python双边滤波。
图像平滑：双边滤波（python程序）
yuxiaoye03222的博客
05-23 2098
import numpy as np from scipy import signal import cv2 import random import math #双边滤波 def getClosenessWeight(sigma_g,H,W): r,c=np.mgrid[0:H:1,0:W:1] r -= (H - 1) // 2 c -= int(W - 1) // 2 closeWeight=np.exp(-0.5*(np.power(r,2)+np.power(c
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双边滤波的操作主要是ccv2.bilateralFilter()函数来操作，它能够保持边界清晰的情况下有效的去除噪声，但是这种操作比较慢。它拥有着美颜的效果： 下面是代码演示： import cv2 def bi_demo(image):#高斯双边滤波 dst = cv2.bilateralFilter(src=image, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpa...
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对于磨皮这种复杂的图像处理，用scipy这种科学计算包显然会比较复杂，故而使用神器opencv pip install opencv-python 磨皮的本质就是将表面变得模糊，然而直接使用模糊会让轮廓边缘也跟着模糊。故而需要使用双边滤波——一种可以起到保边作用的滤波器， 由于opencv自带图像展示的窗口，所以不用导入其他绘图包。首先，打开一张图片 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread("dip.jpg") cv2.imshow("test",i
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python 双边滤波与高斯滤波高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程。每个像素点的值，都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的详细操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每个像素。用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。cv2.imshow('src',newimg)cv2.imshow('dst',lbimg)cv2.waitKey()cv...
Python图像处理：双边滤波与高斯滤波
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双边滤波也是一种常用的图像滤波方法，它不仅可以消除图像中的高频噪声，还可以保留图像中的边缘信息。双边滤波主要是利用了空间域和灰度值域两个方向的高斯滤波，以达到平滑图像的同时保留图像的边缘特征。在上面的代码中，我们先读取了一张图片，然后使用cv2.bilateralFilter()方法对它进行了双边滤波处理。在上面的代码中，我们先读取一张图片，然后使用cv2.GaussianBlur()方法对它进行了高斯滤波处理。本文主要介绍了Python中的两种图像滤波方法：高斯滤波和双边滤波。
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双边滤波的作用主要是为了保护图像的边缘信息不被滤掉；
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噪声类别：椒盐噪声（盐=白色，椒=黑色）:椒盐噪声是数字图像中的常见噪声，一般是由图像传感器、传输信道及解码处理等产生的黑白相见的亮暗点噪声，椒盐噪声常由图像切割产生。椒盐噪声是指两种噪声：盐噪声（salt noise）及椒噪声（pepper noise）。盐噪声一般是白色噪声，椒噪声一般是黑色噪声，前者高灰度噪声，后者属于低灰度噪声，一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。图像去除脉冲干扰及椒盐噪声最常用的算法是中值滤波，图像模拟添加椒盐噪声是通过随机获取像素值点并设置为高亮点来实现的。
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