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圖像處理之雙邊濾波算法

雙邊濾波是壹種非線性的濾波方法,是結合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的壹種折中處理,同時考慮空域信息和灰度相似性,達到保邊去噪的目的,具有簡單、非叠代、局部處理的特點。之所以能夠達到保邊去噪的濾波效果是因為濾波器由兩個函數構成:

壹個函數是像素歐式距離決定濾波器模板的系數,另壹個是由像素的灰度差值決定濾波器模板的系數。

其綜合了高斯濾波器(Gaussian Filter)和α-截尾均值濾波器(Alpha-Trimmed mean Filter)的特點。高斯濾波器只考慮像素間的歐式距離,其使用的模板系數隨著和窗口中心的距離增大而減小;Alpha截尾均值濾波器則只考慮了像素灰度值之間的差值,去掉α%的最小值和最大值後再計算均值。

雙邊濾波器使用二維高斯函數生成距離模板,使用壹維高斯函數生成值域模板。

雙邊濾波器中,輸出像素的值依賴於鄰域像素的值的加權組合,其公式如下:

其中(k,l)為模板窗口的中心坐標;(i,j)為模板窗口的其他系數的坐標;σd為高斯函數的標準差。 使用該公式生成的濾波器模板和高斯濾波器使用的模板是沒有區別的。

值域模板系數的生成公式如下:

其中,函數f(x,y)表示要處理的圖像,f(x,y)表示圖像在點(x,y)處的像素值;(k,l)為模板窗口的中心坐標;(i,j)為模板窗口的其他系數的坐標;σr為高斯函數的標準差。

將上述兩個模板相乘就得到了雙邊濾波器的模板,其公式如下:

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