在OpenCV环境下做导向滤波的代码

本文转载自 http://opencv66.net/thread-31-1-1.html
前边提到的均值滤波、中值滤波和高斯滤波，都属于各向同性滤波，它们对待噪声和图像的边缘信息都采取一样的态度，结果，噪声被磨平的同时，图像中具有重要地位的边缘、纹理和细节也同时被抹平了，这是我们所不希望看到的。为了解决这个问题，人们陆续提出了一些算法来把图像边缘和噪声区别对待，比如双边滤波和导向滤波，本文介绍如何使用opencv做图像的导向滤波。
先来说下导向滤波的大致思路。在导向滤波中，要对图像p进行滤波而得到图像q，需要一个引导图像I，类似的原理有点像直方图匹配，直方图匹配详见帖子http://opencv66.net/thread-18-1-1.html，其实就是根据引导图像I的特征去设置滤波器。导向滤波在图像增强、HDR压缩、图像抠图及图像去雾等场景中都有应用。
具体的导向滤波的原理大家可参见博文http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/74750283，我这里就不多叙述了。
导向滤波的代码如下：

具体的代码请参查看原帖 http://opencv66.net/thread-31-1-1.html

具体的代码请参查看原帖 http://opencv66.net/thread-31-1-1.html

具体的代码请参查看原帖 http://opencv66.net/thread-31-1-1.html

运行结果截图如下：

代码说明：
在上面的代码中，导向图I就是原图本身，大家可以修改代码换一张图片试试。
本文转载自 http://opencv66.net/thread-31-1-1.html