[人工智能]opencv-双边滤波bilateralFilter()

【原理】

双边滤波函数结合图像的空间临近度和像素值相似度，同时考虑空域信息和灰度相似性。

????? 当图像在变化程度平缓的区域时，邻域中的像素值(RGB值)差距相差不大。此时的双边就是普通的高斯滤波，达到对图像平滑的效果。

????? 当图像在变化程度剧烈的区域，比如在边缘区域时，邻域中的像素值(RGB值)差距相差很大，则使得权值为0，在最终计算时，该处将不影响输出值。

【原型】

C++: void bilateralFilter(InputArray src, OutputArraydst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT)

参数1：InputArray类型的src，输入图像，填Mat类的对象即可。待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一

参数2：OutputArray类型的dst，即输出图像，与源图片有一样的尺寸和类型

参数3：int类型的d，表示在过滤过程中每个像素邻域的直径。

参数4：double类型的sigmaColor，颜色空间滤波器的sigma值。这个参数的值越大，就表明该像素邻域内有更宽广的颜色会被混合到一起。

参数5：double类型的sigmaSpace坐标空间中滤波器的sigma值，坐标空间的标注方差。当d>0，d指定了邻域大小且与sigmaSpace无关。否则，d正比于sigmaSpace。

参数6：int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。

【实例】

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;

int main()
{
    //载入原图
    Mat srcImage = imread("D:\\study\\picture\\a.jpg");

    //显示原图
    imshow("双边滤波【原图】", srcImage);

    //进行双边滤波操作
    Mat dstImage;
    bilateralFilter(srcImage, dstImage, 25, 25 * 2, 25 / 2);

    //显示效果图
    imshow("双边滤波【效果图】", dstImage);

    waitKey(0);
}

结果：

?