没怎么看过双边滤波的具体思路,动手写一写,看看能不能突破一下. 最后,感觉算法还是要分开 水平 与 垂直 方向进行分别处理,才能把速度提上去. 没耐性写下去了,发上来,给大伙做个参考好了. 先上几张效果图. 半径参数为10. 见图,磨皮降噪效果还不错. 具体代码如下: void bilateralFilter(unsigned char* pSrc, unsigned char* pDest, int width, int height, int radius) { float delta =

一.引言     双边滤波在图像处理领域中有着广泛的应用,比如去噪.去马赛克.光流估计等等,最近,比较流行的Non-Local算法也可以看成是双边滤波的一种扩展.自从Tomasi et al等人提出该算法那一天起,如何快速的实现他,一直是人们讨论和研究的焦点之一,在2011年及2012年Kunal N. Chaudhury等人发表的相关论文中,提出了基于三角函数关系的值域核算法,能有效而又准确的实现高效双边算法.本文主要对此论文提出的方法加以阐述. 双边滤波的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其

原文链接:http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7170471 另外一篇相似的英文资料:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html#Index   1. 简介 图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用b

很早之前写过<双边滤波算法的简易实现bilateralFilter>. 当时学习参考的代码来自cuda的样例. 相关代码可以参阅: https://github.com/johng12/cudaSamples/tree/master/cudaSamples/3_Imaging/bilateralFilter 由于算法逻辑非常清晰,就不多解释了. 需要补课的,请移步<o(1)复杂度之双边滤波算法的原理.流程.实现及效果.> 代码见:bilateralFilter_cpu.cpp 文件

原网址:http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7170471 1. 简介 图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用bilateral blur 算法进行降噪.Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘(Edge Perseving),这个特点对于一些图像模糊来说很有用.一般的高斯模糊在进行采样

双边滤波bilateralFilter 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衷处理,同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的,具有简单.非迭代.局部处理的特点.之所以能够达到保边去噪的滤波效果是因为滤波器由两个函数构成:一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数,另一个是由像素差值决定滤波器系数.   Python: cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderTy

学习DIP第31天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro

开始之前 这几天由于自己的原因没有写, 一个是因为自己懒了, 一个是感觉这里遇到点问题不想往下写了, 我们先努力结束这个章节吧, 之前介绍了比较常用而且比较好理解的均值和中值滤波, 但是呢,在例程Smoothing Images, 还有给出的其他的滤波方式, 主要是高斯滤波和双边滤波, 我们这一次完结掉滤波与平滑的这个部分, 写的有点多了,反而不想再写了, 加油 目录 目录 开始之前 目录 本文目标 正文 高斯滤波(Gaussian Filter) 高斯滤波原理 C++ 实现 opencv 高斯

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { Mat src = imread("misaka.jpg"); Mat dst; //参数是按顺序写的 //高斯滤波 //src:输入图像 //dst:输出图像 //Siz

http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/04/20/3031862.html [学习opencv]高斯.中值.均值.双边滤波 四种经典滤波算法,在opencv文档中都能找到的,熟悉一下调用规范. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(

原文:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7785365 邻域滤波(卷积)   邻域算子值利用给定像素周围像素的值决定此像素的最终输出.如图左边图像与中间图像卷积禅城右边图像.目标图像中绿色的像素由原图像中蓝色标记的像素计算得到. 通用线性邻域滤波是一种常用的邻域算子,输入像素加权得到输出像素: 其中权重核   为“滤波系数”.上面的式子可以简记为: [方框滤波] 最简单的线性滤波是移动平均或方框滤波,用 窗口中的像素值平均后输出,核

OpenCL是一个并行异构计算的框架,包括intel,AMD,英伟达等等许多厂家都有对它的支持,不过英伟达只到1.2版本,主要发展自己的CUDA去了.虽然没有用过CUDA,但个人感觉CUDA比OpenCL更好一点,但OpenCL支持面更管,CPU,GPU,DSP,FPGA等多种芯片都能支持OpenCL.OpenCL与D3D中的像素着色器非常相似. 1.双边滤波原理 双边滤波器的原理参考女神Rachel-Zhang的博客 双边滤波器的原理及实现. 引自Rachel-Zhang的博客,原理如下: 双

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; //均值滤波模糊处理int demo_blur(){ char win1[] = "window1"; char win2[] = "window2"; Mat img1, img2; img1 = imread("D://images//4.jpg&quo

图像滤波,指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像与处理中不可缺少的操作. 邻域算子,指利用给定像素及其周围的像素值,决定此像素的最终输出值的一种算子.线性邻域滤波器就是一种常见的邻域算子,像素的输出值取决于输入像素及其周围像素的加权和,权重是邻域算子相应位置上的值. 线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波器(模板内像素灰度值的平均值).高斯滤波器(高斯加权平均值)等. 非线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即用

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0&q

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程.每个像素点的值,都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的详细操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每个像素.用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. #滤波去噪 lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8) cv2.imshow('src',newimg) cv2.imshow('dst',lbimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWin