【OpenCV 完整例程】61. 导向滤波（Guided 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。

2.6 非线性滤波—导向滤波（Guided filter）

导向滤波又称引导滤波，通过一张引导图片反映边缘、物体等信息，对输入图像进行滤波处理，使输出图像的内容由输入图像决定，但纹理与引导图片相似。

导向滤波的原理是局部线性模型，在保持双边滤波的优势（有效保持边缘，非迭代计算）的同时计算速度很快，从而克服双边滤波速度慢的缺点。

导向滤波（导向滤波）不仅能实现双边滤波的边缘平滑，而且在检测到边缘附近有很好的表现，可应用在图像增强、HDR压缩、图像抠图及图像去雾等场景。

在进行保持边缘滤波时，可以采用原始图像自身或其预处理后的图像作为导向图片。

OpenCV 在 ximgproc 模块提供了 cv.ximgproc.guidedFilter 函数实现导向滤波算法。

函数说明：

cv.ximgproc_guidedFilter.filter(guide, src, d[, eps[, dDepth]) → 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
• guide：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
• eps：规范化参数， eps 的平方类似于双边滤波中的 sigmaColor
• dDepth：输出图片的数据深度

参考例程：

    # 1.76：图像的非线性滤波—导向滤波器
    # 注意：本例程需要 opencv-contrib-python 包的支持
    img = cv2.imread("../images/imgFabricNoise.png", flags=1)
    imgGuide = cv2.imread("../images/imgFabric.png", flags=1)  # 引导图片

    imgBiFilter = cv2.bilateralFilter(img, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=10)
    imgGuidedFilter = cv2.ximgproc.guidedFilter(imgGuide, img, 10, 2, -1)

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Original")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("cv2.bilateralFilter")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgBiFilter, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("cv2.guidedFilter")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgGuidedFilter, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（略）

---

（本节完）

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Crated：2021-11-29

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