一、 双边滤波简介

双边滤波是一种神奇的图像处理手艺，它Neng让你的图片变得清洁又漂亮，就像魔法一样！但是你晓得吗？双边滤波其实并不困难懂，只要你kan懂了这篇文章，保证你也Neng成为处理图像的巨大神！

二、 双边滤波的优不优良的地方

当卷积核巨大细小过巨大时轻巧松出现图像模糊或者丢了细节的情况。

但是 双边滤波算法也存在以下不优良的地方：

1. 算法的可调参数较少许，容易于用和实现。

2. Neng有效地去除图像中的噪声， 适用于各种麻烦场景和制造周围；

3. 由于该算法采用半局部卷积的方式计算权值函数，所以呢计算麻烦度相对较高大，处理速度较磨蹭。

但是别担心，尽管它有点磨蹭，但是效果是真实的优良！

三、 双边滤波的代码解析

double bilateralFilter{
    int i, j, k, l, w = d / ;
    int row = src.rows, col = src.cols;
    double gaussian, kernelValue, sum, value, diff, colorValueDiff, spaceValueDiff;
    Mat tmp, kernel;
    dst = src.clone;
    for     {
        for         {
            sum = ;
            kernel.setTo;
            gaussian = ;
            for             {
                for  &&  && )                    {
                        diff = src.at - src.at;
                        colorValueDiff =  / ;
                        spaceValueDiff =  / ;
                        kernelValue = exp;
                        sum += kernelValue;
                        kernel.at = kernelValue;
                    }
                }
            }
            for             {
                for  &&  && )                    {
                        value = src.at;
                        gaussian = kernel.at / sum;
                        tmp.at += value * gaussian;
                    }
                }
            }
        }
    }
    tmp.convertTo;
    return ;
}

四、算法流程

双边滤波算法的流程如下：

1. 计算权值函数：分别计算个个像素点与中心像素点之间的地方距离和灰度值差不许多性，并以此构建权值函数。

2. 计算个个像素点的加权平均值：对于某个像素点，以该像素点为中心的卷积核内的全部像素值的加权平均值即为该像素点的输出值。

双边滤波算法是一种基于地方域和灰度值域信息的滤波方法， 可去除图像中的噪声，一边保留图像的边缘信息，广泛应用于图像处理领域。

五、 双边滤波的优良处

1. 进行加权平均：对于中心像素点，将其周围像素点在步骤4中计算出的加权系数乘以该像素点的值，然后将它们相加，即可得到该像素点的加权平均值。

2. 计算加权系数：以中心像素点为中心的细小方阵内的像素点， 出它们的加权系数。

3. 定义滤波核巨大细小：设置卷积核巨大细小d， 对于某个像素点，该卷积核由为中心，巨大细小为d*d的像素方阵组成。

4. Neng够保留图像的边缘信息，避免老一套的线性滤波对边缘信息的弄恶劣。

双边滤波虽然有点麻烦，但是只要我们一步步来其实并不困难。通过本文的介绍，相信你Yi经对双边滤波有了基本的了解。眼下就去试试吧，让你的图片变得geng加优良kan吧！