摘要：今天看一篇论文中用到双边滤波，之前没有看到过，所以学习一下。双边滤波在计算像素值的同时会考虑距离和色差信息，从而可在消除噪声得同时保护边缘信息。在执行双边滤波时，如果像素点与当前点色差较小，则赋予其较大的权重值，否则赋予其较小的权重值。
今天看一篇论文中用到双边滤波，之前没有看到过，所以学习一下。双边滤波在计算像素值的同时会考虑距离和色差信息，从而可在消除噪声得同时保护边缘信息。在执行双边滤波时，如果像素点与当前点色差较小，则赋予其较大的权重值，否则赋予其较小的权重值。
我们知道图像平滑处理有边缘和细节模糊的负面效应，作为图像平滑处理的一种方式，双边滤波是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空域信息和灰度相似性。
实现：dst=cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[,borderType])
参数说明：d表示以当前点为中心的邻域的直径，一般为5；
sigmaColor为双边滤波选择的色差范围
sigmaSpace为空间坐标中的sigma值，值越大表示越多的像素点参与滤波计算，当d>0时，忽略sigmaSpace，由d决定邻域大小；否则d由sigmaSpace计算得出，与sigmaSpace成比例。
示例：
import cv2img = cv2.imread(图片文件路径, cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2)cv2.imshow("img", img)img1 = cv2.bilateralFilter(img, 15, 100, 100)cv2.imshow("imgBlur", img1)cv2.waitKey(0) 文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
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