【OpenCV 例程200篇】59. 非線性濾波—雙邊濾波（Bilateral filter）

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圖像濾波是在盡可能保留圖像細節(jié)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(yù)處理操作。

2.4 非線性濾波—雙邊濾波（Bilateral filter）

雙邊濾波是一種非線性濾波方法，是結(jié)合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的一種折衷處理，同時考慮空域信息和灰度相似性，在去除噪聲的同時有效地保持邊緣清晰銳利，對于人像處理具有美顏功能。

邊緣的灰度變化較大，高斯濾波會明顯地模糊邊緣，對于高頻細節(jié)的保護較弱。雙邊濾波器在空間中也采用高斯濾波器，但增加了一個反映像素強度差異的高斯方差 ${\sigma }_d$ ，在邊緣附近離的較遠的像素對邊緣上的像素值影響很小，從而保證了邊緣附近的像素值，實現(xiàn)邊緣保存（edge preserving）。雙邊濾波器的權(quán)值是空間臨近度權(quán)值和像素值相似度權(quán)值的乘積，因此輸出像素依賴于當(dāng)前被卷積像素的鄰域，又取決于被卷積像素的灰度值和鄰域像素的灰度值的差。

雙邊濾波器核的數(shù)學(xué)表達式為：
$$\begin{gathered} g(i,j)=\frac{\sum f(k,l)w}{\sum w} \\ w=ws?wr \\ ws=e^{?[(i?k{)}^2+(j?l{)}^2]/2{\sigma }_s^2} \\ wr=e^{?\Vert (f(i,j)?f(k,l){\Vert }^2/2{\sigma }_r^2} \end{gathered}$$

雙邊濾波器對于低頻信息的濾波效果較好，但不能干凈地過濾彩色圖像里的高頻噪聲。

OpenCV 提供了 cv. bilateralFilter 函數(shù)可以實現(xiàn)圖像的雙邊濾波。

函數(shù)說明：

cv.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) → dst

參數(shù)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
• 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。如 d<=0 ，則由從 sigmaSpace 計算得到。
• sigmaColor：濾波器核在顏色空間的方差，反映產(chǎn)生顏色影響的顏色強度區(qū)間的大小
• sigmaSpace：濾波器核在坐標空間的方差，反映產(chǎn)生顏色影響的影響空間的大小
• borderType：邊界擴充的類型

例程 1.74：圖像的非線性濾波—雙邊濾波器

# 1.74：圖像的非線性濾波—雙邊濾波器img = cv2.imread("../images/imgFabricNoise.png", flags=1)imgBiFilter = cv2.bilateralFilter(img, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=10)imgMeanFilter = cv2.pyrMeanShiftFiltering(img, sp=15, sr=20)plt.figure(figsize=(9, 6))plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Original")plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("cv2.bilateralFilter")plt.imshow(cv2.cvtColor(imgBiFilter, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("cv2.pyrMeanShiftFiltering")plt.imshow(cv2.cvtColor(imgMeanFilter, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.tight_layout()plt.show()

（本節(jié)完）

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【OpenCV 例程200篇】99. 修正阿爾法均值濾波器
【OpenCV 例程200篇】100. 自適應(yīng)局部降噪濾波器

總結(jié)

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