【OpenCV4】双边滤波 bilateralFilter() 函数详解

bilateralFilter() 函数

void cv::bilateralFilter	(	InputArray 	src,
OutputArray 	dst,
int 	d,
double 	sigmaColor,
double 	sigmaSpace,
int 	borderType = BORDER_DEFAULT 
)	

• src

输入图片需要是 8 位的数据类型，或者浮点型，可以是单通道，或者三通道。
Source 8-bit or floating-point, 1-channel or 3-channel image.

• dst

输出图片和输入图片有相同的尺寸，数据类型，通道数
Destination image of the same size and type as src .

• d

邻域的直径，如果是小于等于 0，则由 sigmaSpace 计算得到
Diameter of each pixel neighborhood that is used during filtering. If it is non-positive, it is computed from sigmaSpace.

• sigmaColor

颜色空间滤波器的标准差。等大的值表示邻域中更多的颜色被混合，即半等价颜色的区域更大
Filter sigma in the color space. A larger value of the parameter means that farther colors within the pixel neighborhood (see sigmaSpace) will be mixed together, resulting in larger areas of semi-equal color.

• sigmaSpace

空域滤波器的标准差。更大的值代表更大范围内的像素（颜色相近）会被相互影响。当 d 大于 0 的时候，sigmaSpace 被忽略，否则 d 由 sigmaSpace 计算得到。
Filter sigma in the coordinate space. A larger value of the parameter means that farther pixels will influence each other as long as their colors are close enough (see sigmaColor ). When d>0, it specifies the neighborhood size regardless of sigmaSpace. Otherwise, d is proportional to sigmaSpace.

• borderType

外延模式
border mode used to extrapolate pixels outside of the image, see BorderTypes

使用注意点

• 双边滤波可以在去除噪声的同时，保持边缘信息相对清晰。但是，相比于大多数滤波器，双边滤波的速度是非常慢的。

• 关于 sigma 的值： 通常为了简化，两个 sigma 的值可以设置为相等。如果这两个值都非常小，比如小于 10，则滤波器没有什么太大的效果。如果大于 150，则会有非常强的影响，甚至会让图片产生卡通化的效果。

• 关于滤波器尺寸： 通常 d 大于 5 的时候，滤波过程会非常慢，所以如果是在线处理，那么建议 d 设置为 5，而离线处理非常多的噪声的情况，可以考虑把 d 设置为 9。

测试代码

#include 
#include 

using namespace std;

int main()
{
	cv::Mat img1 = imread("./1.jpg", cv::IMREAD_ANYCOLOR);
	cv::Mat img2 = imread("./2.jpeg", cv::IMREAD_ANYCOLOR);

	if (img1.empty() || img2.empty())
	{
		cout << "Image read failed~" << endl;
		return;
	}

	cv::Mat result_img1_1, result_img1_2, result_img2_1, result_img2_2;

	// 不同直径
	cv::bilateralFilter(img1, result_img1_1, 9, 50, 25 / 2);
	cv::bilateralFilter(img1, result_img1_2, 25, 50, 25 / 2);
	// 不同标准差
	cv::bilateralFilter(img2, result_img2_1, 9, 9, 9);
	cv::bilateralFilter(img2, result_img2_2, 9, 200, 200);

	// 显示结果
	cv::imshow("img1", img1);
	cv::imshow("d=9", result_img1_1);
	cv::imshow("d=25", result_img1_2);

	cv::imshow("img2", img2);
	cv::imshow("s=9", result_img2_1);
	cv::imshow("s=200", result_img2_2);

	cv::waitKey(0);
	return 0;
}

测试效果

• 不同滤波器尺寸:

• 不同的标准差：