【OpenCV 完整例程】60. 非线性滤波—联合双边滤波
【OpenCV 完整例程】60. 非线性滤波—联合双边滤波（Joint bilateral filter）
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图像滤波是在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是常用的图像预处理操作。
2.5 非线性滤波—联合双边滤波（Joint bilateral filter）
联合双边滤波是在双边滤波基础上对相似性权重模板进行优化，对于纹理图像的处理效果较好。
联合双边滤波与双边滤波的区别在于：双边滤波是根据图像中不同位置的灰度值差异建立相似性权重模板，再与距离权重模板相乘计算卷积核；联合滤波是先对图像进行高斯平滑，然后根据高斯平滑图像的灰度值差异建立相似性模板，再计算卷积核。即联合双边滤波是根据原始图像的高斯平滑作为引导图片来建立相似性模板。进一步地，如果使用其它引导图片来建立相似性模板，还可以实现其它功能。
OpenCV 在 ximgproc 模块提供了 cv.ximgproc.jointBilateralFilter 函数实现联合双边滤波算法。
函数说明：
cv.ximgproc.jointBilateralFilter(joint, src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) → dst
参数说明：
- src：输入图像，可以是灰度图像，也可以是多通道的彩色图像
- joint：联合滤波的导向图像，大小和类型与 src 相同
- dst：输出图像，大小和类型与 src 相同
- d：滤波核的像素邻域直径
- sigmaColor：滤波器核在颜色空间的方差，反映产生颜色影响的颜色强度区间的大小
- sigmaSpace：滤波器核在坐标空间的方差，反映产生颜色影响的影响空间的大小
- borderType：边界扩充的类型
注意事项：
- OpenCV3 中的 ximgproc 模块提供联合双边滤波算法。ximgproc 属于扩展模块，因此需要安装扩展包（opencv-contrib-python）提供支持。
- 除了主模块，还引入了contrib，其中的ximgproc模块包括了联合双边滤波的算法。因此如果需要使用opencv的联合双边滤波，需要安装opencv-contrib-python包。
参考例程：
# 1.75：图像的非线性滤波—联合双边滤波器
# 注意：本例程需要 opencv-contrib-python 包的支持
img = cv2.imread("../images/imgFabricNoise.png", flags=0)
imgBiFilter =cv2.bilateralFilter(img, d=5, sigmaColor=100, sigmaSpace=10)
imgGauss = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), sigmaX=1) # 高斯滤波用作导向图像
imgJointBiFilter = cv2.ximgproc.jointBilateralFilter(imgGauss, img, d=5, sigmaColor=10, sigmaSpace=5)
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Original")
plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("cv2.bilateralFilter")
plt.imshow(imgBiFilter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("cv2.jointBilateralFilter")
plt.imshow(imgJointBiFilter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.tight_layout()
plt.show()
（本节完）
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Crated：2021-11-29
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