【OpenCV 例程200篇】60. 非線性濾波—聯合雙邊濾波（Joint bilateral filter）

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圖像濾波是在盡可能保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制，是常用的圖像預處理操作。

2.5 非線性濾波—聯合雙邊濾波（Joint bilateral filter）

聯合雙邊濾波是在雙邊濾波基礎上對相似性權重模板進行優化，對于紋理圖像的處理效果較好。

聯合雙邊濾波與雙邊濾波的區別在于：雙邊濾波是根據圖像中不同位置的灰度值差異建立相似性權重模板，再與距離權重模板相乘計算卷積核；聯合濾波是先對圖像進行高斯平滑，然后根據高斯平滑圖像的灰度值差異建立相似性模板，再計算卷積核。即聯合雙邊濾波是根據原始圖像的高斯平滑作為引導圖片來建立相似性模板。進一步地，如果使用其它引導圖片來建立相似性模板，還可以實現其它功能。

OpenCV 在 ximgproc 模塊提供了 cv.ximgproc.jointBilateralFilter 函數實現聯合雙邊濾波算法。

函數說明：

cv.ximgproc.jointBilateralFilter(joint, src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) → dst

參數說明：

• src：輸入圖像，可以是灰度圖像，也可以是多通道的彩色圖像
• joint：聯合濾波的導向圖像，大小和類型與 src 相同
• dst：輸出圖像，大小和類型與 src 相同
• d：濾波核的像素鄰域直徑
• sigmaColor：濾波器核在顏色空間的方差，反映產生顏色影響的顏色強度區間的大小
• sigmaSpace：濾波器核在坐標空間的方差，反映產生顏色影響的影響空間的大小
• borderType：邊界擴充的類型

注意事項：

OpenCV3 中的 ximgproc 模塊提供聯合雙邊濾波算法。ximgproc 屬于擴展模塊，因此需要安裝擴展包（opencv-contrib-python）提供支持。

除了主模塊，還引入了contrib，其中的ximgproc模塊包括了聯合雙邊濾波的算法。因此如果需要使用opencv的聯合雙邊濾波，需要安裝opencv-contrib-python包。

參考例程：

# 1.75：圖像的非線性濾波—聯合雙邊濾波器# 注意：本例程需要 opencv-contrib-python 包的支持img = cv2.imread("../images/imgFabricNoise.png", flags=0)imgBiFilter =cv2.bilateralFilter(img, d=5, sigmaColor=100, sigmaSpace=10)imgGauss = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), sigmaX=1) # 高斯濾波用作導向圖像imgJointBiFilter = cv2.ximgproc.jointBilateralFilter(imgGauss, img, d=5, sigmaColor=10, sigmaSpace=5)plt.figure(figsize=(9, 6))plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Original")plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("cv2.bilateralFilter")plt.imshow(imgBiFilter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("cv2.jointBilateralFilter")plt.imshow(imgJointBiFilter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

（本節完）

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總結

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