Opencv实现联合双边滤波

Opencv实现联合双边滤波的攻略

简介

联合双边滤波（Joint Bilateral Filtering）是一种用于图像处理的滤波算法，它在保留边缘信息的同时进行图像降噪，达到了比传统的双边滤波更好的效果。

Opencv是一个开源的计算机视觉库，它提供了实现双边滤波和联合双边滤波的函数。这里将详细介绍如何使用Opencv实现联合双边滤波。

准备工作

在使用Opencv实现联合双边滤波之前，需要准备好以下材料：

1. 安装Opencv库，可参考官方文档进行安装；
2. 一张待处理的图片。

操作步骤

1. 加载待处理的图片：

```python
import cv2

img = cv2.imread('example.jpg')
```

1. 定义联合双边滤波函数：

python
def joint_bilateral_filter(img, d, sigma_color, sigma_space):
joint_bilateral_filtered_img = cv2.ximgproc.jointBilateralFilter(img, d, sigma_color, sigma_space)
return joint_bilateral_filtered_img

这里，d表示卷积核大小，sigma_color和sigma_space分别为颜色空间和空间空间中的标准偏差。

1. 使用定义好的函数进行联合双边滤波：

python
filtered_img = joint_bilateral_filter(img, 9, 50, 50)

这里，d取9，sigma_color和sigma_space都取50作为示例。

1. 显示滤波后的图片：

python
cv2.imshow("filtered image", filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样就能看到滤波后的图片了。

示例说明

示例1

上图是原始图像，接下来使用联合双边滤波对其进行滤波。代码如下：

import cv2

# 加载原始图像
img = cv2.imread('example1.jpg')

# 定义联合双边滤波函数
def joint_bilateral_filter(img, d, sigma_color, sigma_space):
    joint_bilateral_filtered_img = cv2.ximgproc.jointBilateralFilter(img, d, sigma_color, sigma_space)
    return joint_bilateral_filtered_img

# 使用联合双边滤波滤波图像
filtered_img = joint_bilateral_filter(img, 9, 50, 50)

# 显示滤波后的图像
cv2.imshow("filtered image", filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

滤波后的图像如下：

从图中可以看出，滤波后的图像边缘信息得到了保留，同时图像噪声也得到了明显的抑制。

示例2

上图是原始图像，同样使用联合双边滤波对其进行滤波。代码如下：

import cv2

# 加载原始图像
img = cv2.imread('example2.jpg')

# 定义联合双边滤波函数
def joint_bilateral_filter(img, d, sigma_color, sigma_space):
    joint_bilateral_filtered_img = cv2.ximgproc.jointBilateralFilter(img, d, sigma_color, sigma_space)
    return joint_bilateral_filtered_img

# 使用联合双边滤波滤波图像
filtered_img = joint_bilateral_filter(img, 9, 50, 50)

# 显示滤波后的图像
cv2.imshow("filtered image", filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

滤波后的图像如下：

同样可以看出，联合双边滤波使得图像边缘信息得到了保留，同时减小了图像的噪声。