双边滤波--OpenCV实现

双边滤波器的定义双边滤波，Bilateral filter。是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。 双边滤波器的好处是可以做边缘保存edge preserving，一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显的模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。 但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波，因此我们对于双边滤波器进行了改进，由于小波分解可以把信号分解为高频和低频部分，我们对于不同频率段进行不同的滤波。首先将彩色图像RGB模式转为CIE-LAB模式，然后做一次离散二维小波变换dwt2，对于高频的HH,LH,HL部分我们用Bayes shrink的阈值做了软门限soft thresholding，对于低频部分我们把它再进行分解，然后对高频做小波阈值，对低频采用双边滤波。

一，原理

双边滤波和各项异性扩散滤波有点类似，经常把他们俩放在一起讨论。

通俗点说，就是用一个mask， mask中心点(OpenCV中叫anchor)对准当前要处理的点，双边滤波不仅要把当前点与mask覆盖点的值产生关系，还要与mask中点与当前点的距离产生关系，二者关系乘积作为mask权值，然后然后把mask覆盖的像素值和权值相乘，加在一起然后除以权值之和。

具体的公式请参考大神妹子博客，要想深究原理去看作者paper吧！

二，代码

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1. #include <opencv2\core\core.hpp>  
2.   
3. ///**********************************************  
4. //*by 垚  
5. //*Windows7 +Visual studio 2010  
6. //*功能 -- 双边滤波  
7. //*input_img  -- 【输入】  
8. //*output_img -- 【输出】  
9. //*sigmaR -- 【输入】拉普拉斯方差  
10. //*sigmaS -- 【输入】高斯方差  
11. //*d      -- 【输入】半径  
12. //***********************************************/  
13. void bilateralBlur(cv::Mat &input_img, cv::Mat &output_img, float sigmaS, float sigmaR,int length)  
14. {  
15.  // Create Gaussian/Bilateral filter --- mask ---       
16.  int i, j, x, y;  
17.  int radius = (int)length/2;//半径  
18.  int m_width = input_img.rows ;     
19.  int m_height= input_img.cols ;  
20.  std::vector<float> mask(length*length);  
21.   
22.  //定义域核  
23.  for(i = 0; i < length; i++)  
24.  {  
25.      for (j = 0; j < length; j++)     
26.      {           
27.         mask[i*length + j] =  exp(-(i*i + j*j)/(2 * sigmaS*sigmaS));           
28.      }  
29.  }  
30.  float sum = 0.0f, k = 0.0f;  
31.  for(x = 0; x < m_width; x++)  
32.  {  
33.     unsigned char *pin = input_img.ptr<unsigned char>(x);  
34.     unsigned char *pout = output_img.ptr<unsigned char>(x);  
35.     for(y = 0; y < m_height; y++)  
36.     {  
37.         int centerPix = y;  
38.         for(i = -radius; i <= radius; i++)  
39.         {  
40.             for(j = -radius; j <= radius; j++)  
41.             {  
42.                 int m = x+i, n = y+j;  
43.                 if(x+i > -1&& y+j > -1 && x+i < m_width && y+j < m_height)  
44.                 {  
45.                     unsigned char value = input_img.at<unsigned char>(m, n);  
46.                     //spatial diff  
47.                     float euklidDiff = mask[(i+radius)*length + (j + radius)];  
48.                     float intens = pin[centerPix]-value;//值域核  
49.                     float factor = (float)exp(-0.5 * intens/(2*sigmaR*sigmaR)) * euklidDiff;     
50.                     sum += factor * value;                     
51.                     k += factor;  
52.                 }  
53.             }  
54.         }  
55.         pout[y] = sum/k;   
56.         sum=0.0f;             
57.         k=0.0f;  
58.     }  
59.  }  
60. }  

三，实验结果

四，参考

1，Matlab代码

2，双边滤波器的原理及实现

3，雙邊濾波器 (Bilateral Filter)

参考：http://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/40181565