引导滤波的主要参数包括窗口大小(radius)和正则化参数(epsilon)。这些参数对滤波结果有显著影响: 窗口大小(radius):窗口大小决定了局部线性模型的邻域范围。窗口越大,滤波效果越平滑,但可能会丢失一些细节。窗口越小,则能更好地保留细节,但可能无法完全去除噪声。 正则化参数(epsilon):正则化参数用于控制滤波结果的平滑...
每个局部滤波窗口都通过线性回归求解最优的[公式]和[公式]，其中[公式]是正则项，[公式]是平滑程度的控制参数。输出图像的梯度与引导图梯度成正比，确保图像在平滑的同时保持边缘清晰。引导滤波的核函数设计也很巧妙，如[公式]，当像素点处于边缘时，核函数值会减小，降低平滑效果，保护细节；而在平滑区...
使用OpenCV的cv2.ximgproc.guidedFilter函数来应用引导滤波。 # 设置半径和正则化参数radius=5eps=0.01**2# 正则化参数# 应用引导滤波filtered_image=cv2.ximgproc.guidedFilter(guide_image,image_float,radius,eps) 1. 2. 3. 4. 5. 6. radius:引导滤波的窗口半径,影响平滑程度。 eps:正则化参数,用于控制...
2.5 不同参数设置影响 2.6 快速导向滤波 3. 参考 4. 引导滤波,基于opencv的C++code 引导滤波 1. 原理概述 引导滤波是三大保边平滑算法之一。 原理介绍参考 图像处理基础(一)引导滤波 2. 实验环节 2.1 验证与opencv 库函数的结果一致 引导图是单通道时的函数guided_filter(I,p,win_size,eps) 引导图时三通道...
这里，[公式]和[公式]是相邻像素值，当它们位于图像边缘时，[公式]会变为负值，这样可以减弱平滑效果，保护细节。在平滑区域，[公式]为正，滤波器的平滑作用显现。正则参数[公式]的大小影响滤波效果，数值较大时，滤波更接近均值滤波，边缘保护作用减弱。最后，附上何恺明的一些典型处理示例。敬请关注后续...
2.参数少:GFF引导滤波只有一个参数,即滤波模板大小。这与传统的滤波方法相比,大大减少了参数的数量,使得算法更加简单易用。 3.计算效率高:由于GFF引导滤波是非线性滤波方法,其计算复杂度较低。这使得GFF引导滤波在实际应用中具有高效实时的特点。 GFF引导滤波的应用领域有哪些? GFF引导滤波在计算机视觉和图像处理领域...
1.计算导向滤波器参数:此步骤中,我们需要根据引导图像计算出导向滤波器中的权重参数。这些参数可以根据引导图像中的边缘、纹理或其他特征来确定。 2.计算滤波窗口内的均值和方差:对于原始图像,我们需要在滤波过程中计算每个像素周围窗口内的均值和方差。这些统计数据将在后续的计算中使用。 3.计算局部线性模型:根据导向...
滤波参数A代表了原图像I_guide与I_filtered之间的亮度关系,而B则表示两幅图像之间的局部线性映射关系。 GF算法主要包括四个步骤:预处理、计算均值、计算方差和最终输出。在预处理阶段,首先将原图像与引导图像进行归一化,并计算引导图像的均值和方差。在计算均值和方差的步骤中,需要构建两个协方差矩阵,分别用于计算...
在MATLAB中,可以使用imguidedfilter函数进行引导滤波。该函数的语法如下: output=imguidedfilter(input,guidance,varargin) 其中,input是待滤波的图像,guidance是用来引导滤波的图像(通常是原始图像或其它相关信息),varargin为可选参数。 例如,以下代码展示了如何使用imguidedfilter函数对图像进行引导滤波: ...