引导图滤波器是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码:http://kaiminghe.com/eccv10/index.html。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波、验证结果。 自适应权重原理引导图滤波作为一种线性
最基本假设:滤波输出是引导图像的局部线性变换 假设,引导图像 G , 输出图像 O ,则对应图像的任意一个位置 k ,滤波器窗口为 wk ,根据上述假设 Oi=ak⋅Gi+bk,i∈wk 在保边平滑算法中,这就可以保证,滤波输出 O 的梯度和引导图 G 尽量一致。 现在给定输入图像 I ...
cv::boxFilter(a, mean_a, -1, cv::Size(win_size, win_size), cv::Point(-1, -1), true, cv::BORDER_REFLECT);//盒子滤波 cv::boxFilter(b, mean_b, -1, cv::Size(win_size, win_size), cv::Point(-1, -1), true, cv::BORDER_REFLECT);//盒子滤波 //q=meana.*I+meanb cv::...
联合双边滤波上采样技术也很简单,一种便于理解的也便于写代码的方式就是把下采样并进行处理过后的小图按照最近邻插值的方式放大到原图大小,然后再用原图的数据和这个放大的结果进行联合双边滤波处理。 另外,引导滤波的对参数的要求和联合双边很类似,这个在后续的文章中我会具体讲述。 关于这个方面的文章,比较简单的就...
引导滤波原理推导过程 引导滤波（GuidedFilter）作为一种经典的边缘保持滤波算法，其核心在于利用引导图像的梯度信息对输入图像进行局部线性建模。该算法通过建立输入图像与引导图像之间的线性关系，构造包含像素位置权重的目标函数，最终推导出具有显式解的滤波核函数。与传统高斯滤波相比，其创新性体现在将引导图像的几何结构...
引导滤波:即需要引导图的滤波器,引导图可以是单独的图像或者是输入图像,当引导图为输入图像时,引导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作,可以用于图像重建的滤波。 引导滤波的流程见下图: 假设输入图像为p,输出图像为q,引导图为I,q与I在以像素k为中心的窗口中存在局部线性关系: ...
与传统方法对比,双边滤波计算复杂度随窗口半径平方增长,引导滤波通过线性计算复杂度更低。实际测试显示,处理1080P图像,快速引导滤波比传统方法快3-5倍,内存占用减少30%。在边缘保持指标上,SSIM值比高斯滤波高0.1-0.15。 改进方向有两个。自适应窗口大小,根据图像内容动态调整半径,在平坦区域用大窗口,边缘区域用小窗口...
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码:http://kaiminghe.com/eccv10/index.html。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波、验证结果。
首先,给出上篇中最后的matlab 引导滤波的代码,如下所示。 其中框框中为主要的计算过程,下一图为计算a/b的最后的公式(引导图=本身)。 双边滤波由于其只是在空间距离及像素相似度上进行权重计算,加权滤波,相对算法不是特别复杂,FPGA也易于实现(某司的USB工业相机2D滤波就是双边滤波),但是确实效果上不如引导滤波,那...
滤波过程中会计算局部窗口的均值和方差。引导滤波可以保留图像的边缘信息。其核心在于利用引导图像的结构特征。对于不同的像素位置,处理方式也有所不同。滤波的参数设置会影响最终的效果。它能够在去除噪声的同时保持图像细节。 引导滤波的计算效率相对较高。算法通过迭代不断优化滤波结果。输入的图像数据是处理的基础。