C++圖像處理之雙邊濾波

更新時(shí)間：2021年10月11日 10:22:13 作者：Asimov_Liu

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了C++圖像處理之雙邊濾波，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實(shí)例為大家分享了C++圖像處理之雙邊濾波的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1、近期在學(xué)習(xí)雙邊濾波相關(guān)知識(shí)，其原理如下（以后補(bǔ)上）：

2 、灰度圖雙邊濾波實(shí)現(xiàn)C++代碼如下，網(wǎng)上大多數(shù)是基于8位灰度圖和彩色圖像的。（此次代碼未經(jīng)優(yōu)化，可去除opencv依賴）：

//灰度圖雙邊濾波
void m_bilateralFilter(cv::Mat src,cv::Mat& dst,int radius,float sigma_r,float sigma_d)
{
 if (src.empty())
  return;
 if (dst.empty())
 {
  dst = src.clone();
 }
 if (src.depth() == CV_16U){
  for (int i = radius; i < src.rows - radius; i++)
   for (int j = radius; j < src.cols - radius; j++)
   {
    float sum_1 = .0f, sum_2 = .0f;
    for (int k = 0; k < 2 * radius - 1; k++)
     for (int l = 0; l < 2 * radius - 1; l++)
     {
      int dis_x = radius - k;
      int dis_y = radius - l;
      int coord_x_image = i - radius + k;
      int coord_y_image = j - radius + l;
      float dis_spatial = dis_x*dis_x + dis_y*dis_y;
      float dis_range = (src.at<unsigned short>(i, j)
       - src.at<unsigned short>(coord_x_image, coord_y_image))*(src.at<unsigned short>(i, j)
       - src.at<unsigned short>(coord_x_image, coord_y_image));
      float c_tmp = exp(-dis_spatial /
       (2 * sigma_d * sigma_d));
      float s_tmp = exp(-dis_range /
       (2 * sigma_r * sigma_r));
      sum_1 += c_tmp*s_tmp*src.at<unsigned short>(coord_x_image, coord_y_image);
      sum_2 += c_tmp*s_tmp;
 
     }
    dst.at<unsigned short>(i, j) = sum_1 / sum_2;
   }
 }
 else if (src.depth() == CV_8U)
 {
  for (int i = radius; i < src.rows - radius; i++)
   for (int j = radius; j < src.cols - radius; j++)
   {
    float sum_1 = .0f, sum_2 = .0f;
    for (int k = 0; k < 2 * radius - 1; k++)
     for (int l = 0; l < 2 * radius - 1; l++)
     {
      int dis_x = radius - k;
      int dis_y = radius - l;
      int coord_x_image = i - radius + k;
      int coord_y_image = j - radius + l;
      float dis_spatial = dis_x*dis_x + dis_y*dis_y;
      float dis_range = (src.at<unsigned char>(i, j)
       - src.at<unsigned char>(coord_x_image, coord_y_image))*(src.at<unsigned char>(i, j)
       - src.at<unsigned char>(coord_x_image, coord_y_image));
      float c_tmp = exp(-dis_spatial /
       (2 * sigma_d * sigma_d));
      float s_tmp = exp(-dis_range /
       (2 * sigma_r * sigma_r));
      sum_1 += c_tmp*s_tmp*src.at<unsigned char>(coord_x_image, coord_y_image);
      sum_2 += c_tmp*s_tmp;
 
     }
    dst.at<unsigned char>(i, j) = sum_1 / sum_2;
   }
 }
}

3、目前是基于單通道圖像，效果如下：

原圖：

opencv 庫(kù)的效果（cv::bilateralFilter(img_src, img_dst, 10,10 * 2, 10 / 2)）

該程序的效果（m_bilateralFilter(img_src, img_dst, 5, 10 * 2, 10 / 2)）

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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