Guided Image Filtering导向滤波代码学习
imagefilter方法
imagefilter方法imagefilter方法是一个在PHP中用于图像处理的函数，它可以对图像进行各种滤镜效果的处理，比如模糊、锐化、边缘检测、浮雕、反色等等。
这个方法的使用非常简单，只需要传入要处理的图像资源和要使用的滤镜类型即可。
imagefilter方法支持的滤镜类型有很多种，下面我们来逐一介绍一下：1. IMG_FILTER_NEGATE：反色滤镜，将图像中的颜色值取反，黑色变为白色，白色变为黑色。
2. IMG_FILTER_GRAYSCALE：灰度滤镜，将图像转换为灰度图像，只保留亮度信息，去除颜色信息。
3. IMG_FILTER_BRIGHTNESS：亮度滤镜，增加或减少图像的亮度值，取值范围为-255到255。
4. IMG_FILTER_CONTRAST：对比度滤镜，增加或减少图像的对比度值，取值范围为-100到100。
5. IMG_FILTER_COLORIZE：色彩滤镜，改变图像的颜色，可以指定红、绿、蓝三个分量的值。
6. IMG_FILTER_EDGEDETECT：边缘检测滤镜，检测图像中的边缘，并将其突出显示。
7. IMG_FILTER_EMBOSS：浮雕滤镜，将图像转换为浮雕效果，使其看起来像是凸起的。
8. IMG_FILTER_GAUSSIAN_BLUR：高斯模糊滤镜，模糊图像，使其看起来更加柔和。
9. IMG_FILTER_SELECTIVE_BLUR：选择性模糊滤镜，只对图像中的某些区域进行模糊处理，可以指定模糊半径和阈值。
10. IMG_FILTER_MEAN_REMOVAL：均值移除滤镜，将图像转换为黑白图像，去除所有颜色信息。
11. IMG_FILTER_SMOOTH：平滑滤镜，使图像看起来更加平滑，可以指定平滑半径和阈值。
12. IMG_FILTER_PIXELATE：像素化滤镜，将图像分割成小块，每个小块的颜色值取决于该块中心像素的颜色值。
使用imagefilter方法非常简单，下面是一个基本的示例：```// 打开要处理的图像文件$image = imagecreatefromjpeg('example.jpg');// 应用灰度滤镜imagefilter($image, IMG_FILTER_GRAYSCALE);// 输出处理后的图像header('Content-Type: image/jpeg');imagejpeg($image);// 释放内存imagedestroy($image);```在这个示例中，我们首先使用imagecreatefromjpeg函数打开一个JPEG格式的图像文件，然后使用imagefilter函数应用灰度滤镜，最后使用imagejpeg函数将处理后的图像输出到浏览器。
导向滤波算法说明(含代码)
导向滤波算法说明目录导向滤波算法说明................................................................................................................... - 1 - 一概述..................................................................................................................................... - 1 - 二导向滤波原理..................................................................................................................... - 1 -2.1导向滤波特点 (1)2.2导向滤波计算步骤 (1)2.3导向滤波公式推导 (2)三导向滤波实现代码............................................................................................................. - 4 - 四导向滤波效果..................................................................................................................... - 6 -导向滤波算法说明一概述本文分为算法原理、Maltab实现代码和算法效果三个部分，对导向滤波算法进行详细说明。
二导向滤波原理2.1导向滤波特点导向滤波有些场合也被称为引导滤波，是何恺明提出的一种保边滤波算法。
guided image filter -eccv10ppt
σs=4, σr=0.2
σs=4, σr=0.4
• Our target - to design a new filter
– Edge-preserving filtering – Non-iterative – O(1) time, fast and non-approximate – No gradient distortion
• Edge-preserving filtering
– An important topic in computer vision
• Denoising, image smoothing/sharpening, texture decomposition, HDR
compression, image abstraction, optical flow estimation, image superresolution, feature smoothing…
Example – detail enhancement
gradient reversal
bilateral filter
guided filter
input (I=p)
bilateral filter σs=16, σr=0.1
guided filter r=16, ε=0.12
Example – HDR compression
a
cov( I , p ) var( I )
var(I ) cov( I , p )
b p aI
a0 b p
qi a I i b p
input p
output q
var(I )
guide I
r : determines
导向滤波翻译要点
导向滤波摘要：这篇论文中，我们提出一个新的明确的图像滤波器叫导向滤波器。
来自于一个局部线性模型，导向滤波器计算滤波结果通过考虑导向图像的内容，导向图像可以是输入图像自身或者是另外一个不同的图像。
导向滤波器能够向双边滤波器【1】一样保持边缘平滑，但是它在边缘附近有更好的表现。
导向滤波器也是更一般地超越平滑的概念：它可以转化导向图的结构为滤波输出，用于很多新的滤波应用像去雾及导向抠图。
更多的，导向滤波器自然的有个快速并且不近似线性时间算法，与核的尺寸和像素亮度范围。
现在，它是最快的边缘保持滤波器之一。
实验显示导向滤波器在很多种计算机视觉及图形学的应用中有很好的作用及效率，包括边缘保持平滑，细节增强，HDR压缩，图像抠图，去雾，级联采样等等。
1 介绍大部分的计算机视觉以及计算机图形学图像滤波涉及到抑制或者提取图像的内容。
简单的有核的线性平移不变滤波器（LTI），例如平均，高斯，拉普拉斯和Sobel滤波器【2】，都被广泛应用于图像恢复，模糊/锐化，边缘检测，特征提取等等。
可选择的，LTI滤波器能明确地通过解决一个在高动态范围（HDR）压缩【3】的泊松方程来执行图像拼接【4】，图像抠图【5】，以及梯度域操作【6】。
滤波核是通过一个齐次的拉普拉斯矩阵的转置明确地被定义。
LTI滤波核是空间不变并且与图像内容独立的。
但是通常有时候需要考虑导向图像的附加信息。
各向异性扩散【7】的先驱工作用需要滤波的图像本身的梯度去指导扩散过程，避免平滑到边缘。
平方和最小加权滤波器【8】利用输入需要滤波的图像（而不是像【7】的中间结果）去指导，并且选择一个二次函数，这个二次函数等价于一个非一般稳定状态的各向异性扩散。
在其他的应用中，导向图像也能是另外的图像而不是本来的输入图像。
例如，灰度图着色【9】色度通道不应该在亮度边缘溢出；在图像抠图【10】,α应该抓住一个复合图像的细薄结构；在图像去雾【11】景深层应该与原场景一致。
在这些例子中我们将色度/α/景深层作为需要被滤波的图像，亮度/复合/场景看做相应的导向图。
导向滤波算法原理
导向滤波算法原理导向滤波算法（Guided Filter）是一种用于图像处理中的滤波技术，它可以在保持图像细节的同时，对图像进行平滑处理。
它在图像去噪、图像增强、图像融合等领域都有广泛的应用。
导向滤波算法的原理基于一个关键的概念：引导图像。
所谓引导图像，即用来指导滤波过程的图像。
在导向滤波算法中，引导图像和待滤波图像具有相同的尺寸，用于定义滤波的引导特征。
通过对引导图像和待滤波图像进行对应的滤波操作，可以得到最终的滤波结果。
具体而言，导向滤波算法的实现过程如下：1. 首先，需要选择一个适当的引导图像。
引导图像应该与待滤波图像有相关性，以确保滤波结果同时考虑了图像的细节和全局信息。
常用的引导图像可以是原始图像的亮度分量、梯度图像等。
2. 然后，计算引导图像的均值和方差。
这可以通过滑动窗口的方式，在引导图像上进行局部均值和方差的计算。
3. 接下来，需要计算待滤波图像在引导图像上的均值。
这个均值的计算同样可以通过滑动窗口的方式，在待滤波图像和引导图像上同时进行。
4. 然后，计算待滤波图像在引导图像上的协方差。
这个协方差的计算同样可以通过滑动窗口的方式，在待滤波图像和引导图像上同时进行。
5. 最后，根据计算得到的均值和协方差，可以得到最终的滤波结果。
具体的滤波操作可以基于线性滤波、非线性滤波等方法进行。
导向滤波算法的核心思想是通过引导图像来指导滤波过程，从而在平滑图像的同时保留图像的细节信息。
相比传统的滤波算法，导向滤波算法在边缘保持和细节增强方面具有更好的效果。
它能够有效地去除图像中的噪声，同时保持图像的纹理和边缘信息，使得图像更加清晰、自然。
导向滤波算法在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，在图像去噪中，导向滤波算法可以在去除噪声的同时，保持图像的细节和纹理；在图像增强中，导向滤波算法可以增强图像的边缘和纹理，使得图像更加鲜明；在图像融合中，导向滤波算法可以将多幅图像融合为一幅清晰、自然的图像。
导向滤波算法是一种有效的图像滤波技术，能够在保持图像细节的同时，对图像进行平滑处理。
GuidedImageFiltering导向滤波代码学习
GuidedImageFiltering导向滤波代码学习function q = guidedfilter_color(I, p, r, eps)% GUIDEDFILTER_COLOR O(1) time implementation of guided filter using a color image as the guidance.%% - guidance image: I (should be a color (RGB) image)% - filtering input image: p (should be a gray-scale/single channel image)% - local window radius: r% - regularization parameter: eps[hei, wid] = size(p);N = boxfilter(ones(hei, wid), r); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels.得到的N的每个元素值N=(2r+1)^2，除了边界处的值。
%求导向图像I的每个通道的平均值mean_I_r = boxfilter(I(:, :, 1), r) ./ N; % ./右除数组mean_I_g = boxfilter(I(:, :, 2), r) ./ N;mean_I_b = boxfilter(I(:, :, 3), r) ./ N;mean_p = boxfilter(p, r) ./ N;%输入图像P的平均图像%输入图像P与导向图像I相关性平均值，.*数组相乘。
mean_Ip_r = boxfilter(I(:, :, 1).*p, r) ./ N;mean_Ip_g = boxfilter(I(:, :, 2).*p, r) ./ N;mean_Ip_b = boxfilter(I(:, :, 3).*p, r) ./ N;% covariance of (I, p) in each local patch.输入图像P和导向图像I在每个像素点的协方差cov_Ip_r = mean_Ip_r - mean_I_r .* mean_p;cov_Ip_g = mean_Ip_g - mean_I_g .* mean_p;cov_Ip_b = mean_Ip_b - mean_I_b .* mean_p;% variance of I in each local patch: the matrix Sigma in Eqn(14).导向图I的差异（方差）% Note the variance in each local patch is a 3x3 symmetric matrix:% rr, rg, rb% Sigma = rg, gg, gb% rb, gb, bbvar_I_rr = boxfilter(I(:, :, 1).*I(:, :, 1), r) ./ N - mean_I_r .* mean_I_r;var_I_rg = boxfilter(I(:, :, 1).*I(:, :, 2), r) ./ N - mean_I_r .* mean_I_g;var_I_rb = boxfilter(I(:, :, 1).*I(:, :, 3), r) ./ N - mean_I_r .* mean_I_b;var_I_gg = boxfilter(I(:, :, 2).*I(:, :, 2), r) ./ N - mean_I_g .* mean_I_g;var_I_gb = boxfilter(I(:, :, 2).*I(:, :, 3), r) ./ N - mean_I_g .* mean_I_b;var_I_bb = boxfilter(I(:, :, 3).*I(:, :, 3), r) ./ N - mean_I_b .* mean_I_b;a = zeros(hei, wid, 3);%生成3维的hei*wid的零矩阵。
引导滤波 python代码
引导滤波 python代码引导滤波是一种常用的信号处理技术，可以用于降噪和平滑信号。
在引导滤波技术中，一个辅助信号被引导用于过滤原始信号。
引导信号可以是原始信号的某个特定分量或者与原始信号无关的另一个信号。
Python是一种功能强大的编程语言，可以用于实现引导滤波算法。
下面是一个使用Python实现引导滤波的代码示例：```import numpy as npfrom scipy.signal import filtfilt, butterdef butter_lowpass(cutoff, fs, order=5):nyq = 0.5 * fsnormal_cutoff = cutoff / nyqb, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low',analog=False)return b, adef butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)y = filtfilt(b, a, data)return ydef guided_filter(data, guide, radius, eps):N = radius * 2 + 1mean_I = butter_lowpass_filter(data, 2.5, 1)mean_p = butter_lowpass_filter(guide, 2.5, 1)mean_Ip = butter_lowpass_filter(data * guide, 2.5, 1)cov_Ip = mean_Ip - mean_I * mean_pmean_II = butter_lowpass_filter(data**2, 2.5, 1)var_I = mean_II - mean_I**2a = cov_Ip / (var_I + eps)b = mean_p - a * mean_Imean_a = butter_lowpass_filter(a, 2.5, 1)mean_b = butter_lowpass_filter(b, 2.5, 1)q = mean_a * data + mean_breturn q# 示例代码data = np.random.random(500) * 100guide = np.linspace(0, 1, 500) * 100filtered = guided_filter(data, guide, radius=10, eps=1e-4)```在这个代码示例中，我们使用了`butter_lowpass_filter`函数来实现一个低通Butterworth滤波器，以过滤原始信号和引导信号。
引导图滤波（GuidedImageFiltering）原理以及OpenCV实现
引导图滤波（GuidedImageFiltering）原理以及OpenCV实现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：。
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滤波器，可以简单定义为如下形式：其中I是引导图像(guided Image)，P是输⼊的待滤波图像，Q是滤波后的输出图像，W是根据引导图I确定的权重值。
权重值W可以⽤下式表⽰（原⽂献有详细推导）：µk是窗⼝内像素点的均值，Ii和Ij指相邻两个像素点的值，σk代表窗⼝内像素点的⽅差，ε是⼀个惩罚值。
⾃适应权重可以根据上式分析得到：Ii和Ij在边界两侧时，(Ii-µk)和(Ij-µk)异号，否则，则同号。
⽽异号时的权重值将远远⼩于同号时的权重值，这样处于平坦区域的像素则会被加以较⼤的权重，平滑效果效果更明显，⽽处于边界两侧的像素则会被加以较⼩的权重，平滑效果较弱，能够起到保持边界的效果。
惩罚值ε对滤波效果影响也很⼤，当ε值很⼩时，滤波如前⾯所述；当ε值很⼤时，权重的计算公式将近似为⼀个均值滤波器，平滑效果会更明显。
同样也可以根据线性滤波公式来看引导图滤波的⾃适应权重原理，局部线性滤波模型公式如下：I指引导图像，Q是输出图像，ak和bk两个系数根据引导图I和输⼊图像P共同决定。
将上式两边求梯度，可以得到▽q=a*▽I，即输出图像的梯度信息完全由引导图像的梯度信息决定，当引导图中有边界时，输出图像中对应位置也会有边界。
⽽a和b的值将会决定梯度信息和平滑信息的权重⼤⼩。
通过观察a和b的公式，a的分⼦为I和P的协⽅差，分母部分为I的⽅差加上截断值ε；b的值为P的均值减去a乘以I的均值。
可以看出当a值很⼩时，b约等于窗⼝内像素点的均值pk，近似于均值滤波；⽽当a值很⼤时，输出则主要取决于a*▽I的⼤⼩，梯度信息能够得到保留。
【OpenCV】图像滤波 Image Filtering
【OpenCV】图像滤波Image Filtering本节描述对2D图像执行的各种线性和非线性的滤波操作。
即用图像中每个像素点（x,y）临近的点进行运算。
如果是线性滤波器，结果是每个像素值的加权和；如果是形态操作，结果是最小或最大值之类的。
对每个坐标的像素操作的输出结果也在同一个坐标（x,y）处，这就意味着输出图像和输入图像有相同的大小。
通常情况下，这些函数支持多通道图像，即对每个通道单独进行操作。
因此，输出图像也与输入图像有相同的通道数。
本节描述的函数与类的另一个共同的特点是，不同于简单的算术运算，他们需要对一些不存在的像素值进行推测。
例如，你想使用 3*3的高斯滤波器，处理图像每行最左侧的像素时还需要其左侧的像素，也就是图像外的像素。
你可以让这些像素等于源图像最左侧的像素（“复制边(replicated border)”外推法），或者假设所有不存在的像素值为零（“恒量边(constant border)”外推法），等等。
OpenCV允许你指定外推方法。
详情请参阅 borderInterpolate()函数的功能及其参数描述。
BaseColumnFilter单列核的基础滤波器。
1.class BaseColumnFilter2.{3.public:4.virtual ~BaseColumnFilter();5.// 用以被用户重写6.//7.// 对列的集合进行滤波操作8.// 输入"dstcount + ksize - 1" 行,输出"dstcount" 行,9.// 输入和输出的每行含有"width"个元素,10.// 滤波之后的行写入缓存"dst"中.11.virtual void operator()(const uchar** src, uchar* dst, intdststep,12.int dstcount, int width) = 0;13.// 重置滤波器的状态（IIR滤波器中可能用到）14.virtual void reset();15.int ksize; // 核的孔径16.int anchor; // 定位点坐标17.// 处理过程中一般不使用18.};类BaseColumnFilter是使用单列核对数据滤波的基础类。
保边滤波器：双边滤波与引导滤波
保边滤波器：双边滤波与引导滤波保边滤波器(Edge Preserving Filter)是指在滤波过程中能够有效的保留图像中的边缘信息的⼀类特殊滤波器。
其中双边滤波器（Bilateral filter）、引导滤波器（Guided image filter）、加权最⼩⼆乘法滤波器（Weighted least square filter）为⼏种⽐较⼴为⼈知的保边滤波器。
双边滤波双边滤波很有名，使⽤⼴泛，简单的说就是⼀种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。
先看看我们熟悉的⾼斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归⼀化常量。
公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，⽆论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。
再来看看双边滤波器，它只是在原有⾼斯函数的基础上加了⼀项，如下其中 I 是像素的强度值，所以在强度差距⼤的地⽅（边缘），权重会减⼩，滤波效应也就变⼩。
总体⽽⾔，在像素强度变换不⼤的区域，双边滤波有类似于⾼斯滤波的效果，⽽在图像边缘等强度梯度较⼤的地⽅，可以保持梯度。
（1）中值滤波Fast Median and Bilateral FilteringWhat is GIMP’s equivalent of Photoshop’s Median filter?(2)双边滤波Bilateral Filtering for Gray and Color Images（3）导向滤波Guided Image Filtering（4）Bi-Exponential Edge-Preserving Smoother（5）选择性模糊（6）reference：。
导向滤波 matlab
导向滤波 matlab
导向滤波（Guided Filter）是一种图像处理技术，用于图像的平滑和增强。
在Matlab中，可以使用内置的函数或者编写自定义代码来实现导向滤波。
首先，Matlab中有一个内置函数叫做“imguidedfilter”，可以用来实现导向滤波。
该函数的语法是：
matlab.
output = imguidedfilter(input, guidanceImage)。
其中，input是输入图像，guidanceImage是用来指导滤波的引导图像。
这个函数可以帮助你快速实现导向滤波，并且具有一定的灵活性，可以根据需要进行调整参数。
另外，如果你想更深入地了解导向滤波的原理和实现细节，也可以自己编写代码来实现。
导向滤波的原理涉及到计算像素点周围的均值、方差等统计信息，并结合引导图像进行滤波处理。
你可以编写自定义的Matlab代码来实现这些计算和处理过程，从而实现导
向滤波的效果。
总的来说，在Matlab中实现导向滤波可以通过内置函数或者自
定义代码来实现。
使用内置函数可以快速实现基本的导向滤波效果，而编写自定义代码则可以更深入地理解和控制导向滤波的过程。
希
望这些信息能够帮助你在Matlab中实现导向滤波。
基于导向滤波的可见光海面图像增强方法
基于导向滤波的可见光海面图像增强方法作者：雷琴来源：《科技视界》 2015年第19期基于导向滤波的可见光海面图像增强方法雷琴（上海海事大学商船学院，中国上海 201306）【摘要】海面可见光图像经常会由于海雾的影响产生降质现象，在对比度和色彩保真度方面都会发生不同程度的衰减，从而影响海面图像自动识别的准确性。
有效的海面图像增强方法能够使船舶或其他设备上装载的计算机成像系统得到更清晰的海面图像，从而更好的保障船舶的航行安全。
增强后的图像不仅可以带来更好的直观视觉效果，并且清晰图像更有利于海面目标检测算法的实现。
因此，对海面可见光图像的增强方法进行研究有着重要的现实意义，在海防安全、海关管理、海上缉私以及港口船只调度等场合都具有广阔的应用前景。
【关键词】图像增强；导向滤波；CCTV；目标检测0引言我国多地的海事局均建立了海上CCTV(Closed Circuit Television)监控系统，自海事数字电视监控系统，自投入运行以来，在水上船舶交通安全监管方面发挥着巨大的作用。
CCTV监控设备中的摄像机或是摄像头是基于光学成像技术来实现的，因此安装监控设备附近的海面天气环境尤其是海雾对所监控图像的清晰度的影响比较大，在能见度不良时所采集到的图像模糊，不能发挥应有的作用[1]。
有效的海面图像增强方法能够使计算机成像系统得到更清晰的海面图像，从而更好的保障船舶的航行安全[2]。
导向滤波[3]是近年来新提出的滤波技术，它与双边滤波具有相似之处，能够保持图像的边缘特性。
本文研究了将导向滤波应用于可见光海面图像的增强处理。
1导向滤波导向滤波是2013年提出的一个新的滤波方法[3]。
一个通用的线性平移变化滤波过程涉及一幅导向图像I，一幅滤波输入图像p，以及一幅输出图像q，其中I和p是根据应用提取就确定的，并且它们可以是相同的。
滤波输出图像中的一个像素i可以表示为一个加权平均：qi=∑jWij(I)pj（１）其中i和j是像素，滤波核Wij是导向图像I和独立变量p的函数。
matlab 引导滤波去雾
matlab 引导滤波去雾如何使用Matlab进行引导滤波去雾。
引导滤波是一种常用的图像增强技术，用于去除图像中的雾霾效果。
它是一种结合了图像梯度信息的非局部滤波方法，可以在保持图像细节的同时有效地降低雾霾的影响。
在本文中，将详细介绍如何使用Matlab进行引导滤波去雾。
Step 1：准备工作在开始之前，确保已经安装了Matlab软件，并熟悉了其基本操作。
此外，为了完成引导滤波去雾，我们还需要准备一张含有雾霾的图像。
Step 2：读取图像首先，使用Matlab的imread函数读取雾霾图像。
假设我们的雾霾图像名为"input.jpg"，代码如下：matlabinput = imread('input.jpg');Step 3：参数设置引导滤波需要设置一些参数，例如滤波的窗口大小和滤波强度。
在这里，我们将窗口大小设置为15，并根据图像的情况选择一个合适的滤波强度。
其中，滤波强度越大，去雾效果越明显，但可能会导致图像细节的丢失。
代码如下：matlabwindowSize = 15;strength = 0.2;Step 4：预处理由于引导滤波对雾霾图像的亮度和对比度较为敏感，我们可以在进行引导滤波之前对图像进行预处理，以提高去雾效果。
这里使用Matlab的imadjust函数，通过调整图像的对比度和亮度来增强图像。
代码如下：matlabinput_adjusted = imadjust(input);Step 5：计算引导滤波器引导滤波需要计算一个引导滤波器，该滤波器可以用来指导滤波器对图像进行滤波。
在这里，我们可以使用图像的梯度信息作为引导滤波器。
为了计算引导滤波器，可以使用Matlab的imgradient函数，代码如下：matlab[~, gradient_direction] = imgradient(rgb2gray(input_adjusted)); guide_filter = 1 - strength * gradient_direction;Step 6：应用引导滤波最后，通过使用引导滤波器对图像进行滤波，即可进行引导滤波去雾。
pythonopencv guidedfilter参数
pythonopencv guidedfilter参数【实用版】目录1.介绍 Python 和 OpenCV2.解释 GuidedFilter 的作用3.详述 GuidedFilter 的参数4.展示如何使用 GuidedFilter 参数进行图像处理5.总结正文一、Python 和 OpenCV 简介Python 是一种流行的高级编程语言，广泛应用于各种领域，如数据科学、人工智能和计算机视觉等。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了许多图像处理和计算机视觉方面的功能。
Python 和 OpenCV 的结合使得开发者可以轻松地实现图像处理和计算机视觉任务。
二、GuidedFilter 的作用在 OpenCV 中，GuidedFilter 是一个用于图像处理的函数。
它的主要作用是对图像进行滤波，从而改善图像的质量。
滤波是一种常见的图像处理技术，可以去除图像中的噪声、增强图像的细节等。
GuidedFilter 函数可以根据指定的参数对图像进行不同的滤波处理。
三、GuidedFilter 的参数GuidedFilter 函数有许多参数，下面详细介绍一下这些参数：1.src：输入图像，即待处理的图像。
2.dst：输出图像，滤波处理后的图像。
3.guideline：引导图像，用于指导滤波处理的图像。
这个参数可以是一个单通道图像（灰度图像）或一个三通道图像（彩色图像）。
4.scale：缩放因子，用于控制滤波处理的强度。
缩放因子越大，滤波处理后的图像越锐利。
5.rate：滤波器的响应率，表示滤波器对不同频率噪声的响应程度。
rate 的取值范围是 0 到 1，当 rate 接近 1 时，滤波器能有效地去除高频噪声；当 rate 接近 0 时，滤波器主要去除低频噪声。
6.threshold1：阈值 1，用于设置引导图像中噪声的阈值。
matlab定点导向滤波
matlab定点导向滤波
定点导向滤波是一种图像处理技术，常用于图像增强和去噪。
在MATLAB中，可以使用内置函数或者自定义算法来实现定点导向滤波。
首先，定点导向滤波的基本原理是利用图像中每个像素点的局部信息来调整该像素点的强度值，以达到增强图像细节或去除噪声的效果。
这种滤波方法结合了边缘保持滤波和多尺度滤波的特点，能够在保持图像边缘细节的同时有效地去除噪声。
在MATLAB中，可以使用`imfilter`函数来实现定点导向滤波。
该函数可以接受用户定义的滤波模板，对图像进行滤波处理。
用户可以根据具体的需求设计不同的滤波模板，以实现定点导向滤波的效果。
另外，MATLAB还提供了一些图像处理工具箱，其中包含了丰富的滤波函数和算法，用户可以根据具体的应用场景选择合适的函数来实现定点导向滤波。
例如，可以使用`imguidedfilter`函数来实现导向滤波，该函数能够根据引导图像对输入图像进行滤波，从而实现定点导向滤波的效果。
除了使用MATLAB内置函数外，用户还可以根据定点导向滤波的原理，编写自定义的滤波算法。
通过分析图像的局部信息，设计合适的滤波器，然后利用MATLAB的图像处理工具进行实现。
总之，MATLAB提供了丰富的工具和函数来实现定点导向滤波，用户可以根据具体的需求选择合适的方法来处理图像。
无论是使用内置函数还是自定义算法，都需要根据图像的特点和应用场景来选择合适的滤波方法，以达到预期的图像增强或去噪效果。
Python图像滤波处理操作示例【基于ImageFilter类】
Python图像滤波处理操作⽰例【基于ImageFilter类】本⽂实例讲述了Python图像滤波处理操作。
分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：在图像处理中，经常需要对图像进⾏平滑、锐化、边界增强等滤波处理。
在使⽤PIL图像处理库时，我们通过Image类中的成员函数filter()来调⽤滤波函数对图像进⾏滤波，⽽滤波函数则通过ImageFilter类来定义的。
下⾯先直接看⼀个样例：#-*- coding: UTF-8 -*-from PIL import Imagefrom PIL import ImageFilterdef image_filters_test():im = Image.open("lena.jpg")#预定义的图像增强滤波器im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)im_contour = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)im_min = im.filter(ImageFilter.MinFilter(3))im.show()im_blur.show()im_contour.show()im_min.show()returnimage_filters_test()ImageFilter类中预定义了如下滤波⽅法：• BLUR：模糊滤波• CONTOUR：轮廓滤波• DETAIL：细节滤波• EDGE_ENHANCE：边界增强滤波• EDGE_ENHANCE_MORE：边界增强滤波（程度更深）• EMBOSS：浮雕滤波• FIND_EDGES：寻找边界滤波• SMOOTH：平滑滤波• SMOOTH_MORE：平滑滤波（程度更深）• SHARPEN：锐化滤波• GaussianBlur(radius=2)：⾼斯模糊>radius指定平滑半径。
• UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)：反锐化掩码滤波>radius指定模糊半径；>percent指定反锐化强度（百分⽐）;>threshold控制被锐化的最⼩亮度变化。
WeightedGuidedImageFiltering论文学习
WeightedGuidedImageFiltering论文学习
摘要：
WGIF时间复杂度O(N)，可避免全局平滑滤波中存在的光晕问题。
WGIF可应用于图像细节增强，图像去雾，以及对不同曝光影像的融合。
1 全局滤波和局部滤波
全局边缘保持平滑滤波：数据项+正则化项
数据项：衡量滤波图像的精度。
正则化项：决定图像的平滑程度。
效果好，但是计算量非常大。
局部滤波方法：双边滤波（Bilareral Filter）、三边滤波（Trilateral Filter)、引导滤波（Guided Image Filter）等。
局部滤波实现简单，但是对边缘锐度的保持性不如全局滤波，而且被用于平滑图像时，会产生光晕（halos）。
2 局部边缘保持滤波原理
将图像分解成两部分：X(p) = Z(p) + e(p) = 基础层+细节层
——Z是由匀质区域和尖锐的边缘组成的重建图像，e是噪声或纹理，p(x,y)代表一个位置。
引导图像G（可与X一样）
Z(p) = a(p')*G(p) + b(p') p属于以p'为中心的一个方块区域R。
a(p')和b(p') 是方块区域R内的两个常量。
为了决定a(p')和b(p')的值，求解一个损失函数E的最小值即可。
E = (对方块R内的像素求和) [ (a(p')*G(p) + b(p') - X(p) )2 + λ*a(p')2 ]
λ是正则化参数。
导向滤波 python
导向滤波（Guided Filter）是一种在图像处理中广泛应用的滤波技术，主要目的是优化局部颜色、纹理等视觉属性的转移。
它在去噪、特征提取等任务中都有着重要的应用。
以下是一个简单的导向滤波的Python 实现，使用了OpenCV 库：```pythonimport cv2import numpy as npdef guided_filter(I, p, r, eps):height, width = I.shape[:2]p = cv2.GaussianBlur(p, (r, r), 0)mean_I = cv2.boxFilter(I, cv2.CV_64F, (r, r))mean_p = cv2.boxFilter(p, cv2.CV_64F, (r, r))mean_Ip = cv2.boxFilter(I * p, cv2.CV_64F, (r, r))cov_Ip = mean_Ip - mean_I * mean_pmean_II = cv2.boxFilter(I * I, cv2.CV_64F, (r, r))var_I = mean_II - mean_I * mean_Ia = cov_Ip / (var_I + eps)b = mean_p - a * mean_Imean_a = cv2.boxFilter(a, cv2.CV_64F, (r, r))mean_b = cv2.boxFilter(b, cv2.CV_64F, (r, r))q = mean_a * I + mean_breturn q# 读取图像和导向图img = cv2.imread('image.jpg')guide = cv2.imread('guide.jpg')# 导向滤波result = guided_filter(img, guide, 15, 0.0001)# 显示结果cv2.imshow('Result', result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```这个代码实现了导向滤波的基本算法。
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function q = guidedfilter_color(I, p, r, eps)
% GUIDEDFILTER_COLOR O(1) time implementation of guided filter using a color image as the guidance.
%
% - guidance image: I (should be a color (RGB) image)
% - filtering input image: p (should be a gray-scale/single channel image)
% - local window radius: r
% - regularization parameter: eps
[hei, wid] = size(p);
N = boxfilter(ones(hei, wid), r); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels.得到的N的每个元素值N=(2r+1)^2，除了边界处的值。
%求导向图像I的每个通道的平均值
mean_I_r = boxfilter(I(:, :, 1), r) ./ N; % ./右除数组
mean_I_g = boxfilter(I(:, :, 2), r) ./ N;
mean_I_b = boxfilter(I(:, :, 3), r) ./ N;
mean_p = boxfilter(p, r) ./ N;%输入图像P的平均图像
%输入图像P与导向图像I相关性平均值，.*数组相乘。
mean_Ip_r = boxfilter(I(:, :, 1).*p, r) ./ N;
mean_Ip_g = boxfilter(I(:, :, 2).*p, r) ./ N;
mean_Ip_b = boxfilter(I(:, :, 3).*p, r) ./ N;
% covariance of (I, p) in each local patch.输入图像P和导向图像I在每个像素点的协方差
cov_Ip_r = mean_Ip_r - mean_I_r .* mean_p;
cov_Ip_g = mean_Ip_g - mean_I_g .* mean_p;
cov_Ip_b = mean_Ip_b - mean_I_b .* mean_p;
% variance of I in each local patch: the matrix Sigma in Eqn (14).导向图I的差异（方差）
% Note the variance in each local patch is a 3x3 symmetric matrix:
% rr, rg, rb
% Sigma = rg, gg, gb
% rb, gb, bb
var_I_rr = boxfilter(I(:, :, 1).*I(:, :, 1), r) ./ N - mean_I_r .* mean_I_r;
var_I_rg = boxfilter(I(:, :, 1).*I(:, :, 2), r) ./ N - mean_I_r .* mean_I_g;
var_I_rb = boxfilter(I(:, :, 1).*I(:, :, 3), r) ./ N - mean_I_r .* mean_I_b;
var_I_gg = boxfilter(I(:, :, 2).*I(:, :, 2), r) ./ N - mean_I_g .* mean_I_g;
var_I_gb = boxfilter(I(:, :, 2).*I(:, :, 3), r) ./ N - mean_I_g .* mean_I_b;
var_I_bb = boxfilter(I(:, :, 3).*I(:, :, 3), r) ./ N - mean_I_b .* mean_I_b;
a = zeros(hei, wid, 3);%生成3维的hei*wid的零矩阵。
for y=1:hei
for x=1:wid
Sigma = [var_I_rr(y, x), var_I_rg(y, x), var_I_rb(y, x);
var_I_rg(y, x), var_I_gg(y, x), var_I_gb(y, x);
var_I_rb(y, x), var_I_gb(y, x), var_I_bb(y, x)];
%Sigma = Sigma + eps * eye(3);% eye产生3*3的单位矩阵
cov_Ip = [cov_Ip_r(y, x), cov_Ip_g(y, x), cov_Ip_b(y, x)];
a(y, x, :) = cov_Ip * inv(Sigma + eps * eye(3)); % Eqn. (15) (7)in the paper;inv是求逆end
end
b = mean_p - a(:, :, 1) .* mean_I_r - a(:, :, 2) .* mean_I_g - a(:, :, 3) .* mean_I_b; % Eqn. (8) in the paper;
q = (boxfilter(a(:, :, 1), r).* I(:, :, 1)...
+ boxfilter(a(:, :, 2), r).* I(:, :, 2)...
+ boxfilter(a(:, :, 3), r).* I(:, :, 3)...
+ boxfilter(b, r)) ./ N; % Eqn. (16) in the paper;
end
function imDst = boxfilter(imSrc, r)
% BOXFILTER O(1) time box filtering using cumulative sum
%
% - Definition imDst(x, y)=sum(sum(imSrc(x-r:x+r,y-r:y+r)));
% - Running time independent of r;
% - Equivalent to the function: colfilt(imSrc, [2*r+1, 2*r+1], 'sliding', @sum);
% - But much faster.
[hei, wid] = size(imSrc);
imDst = zeros(size(imSrc));
%cumulative sum over Y axis
imCum = cumsum(imSrc, 1);%沿Y轴计算一个数组各行的累加值。
%difference over Y axis Y轴上的差异
imDst(1:r+1, :) = imCum(1+r:2*r+1, :);%从行的第1行到r+1行。
imDst(r+2:hei-r, :) = imCum(2*r+2:hei, :) - imCum(1:hei-2*r-1, :);
imDst(hei-r+1:hei, :) = repmat(imCum(hei, :), [r, 1]) - imCum(hei-2*r:hei-r-1, :);%repmat（A）复制平铺这个矩阵。
%cumulative sum over X axis
imCum = cumsum(imDst, 2);%沿X轴计算一个数组各列的累加值。
%difference over Y axis X轴上的差异
imDst(:, 1:r+1) = imCum(:, 1+r:2*r+1);
imDst(:, r+2:wid-r) = imCum(:, 2*r+2:wid) - imCum(:, 1:wid-2*r-1);
imDst(:, wid-r+1:wid) = repmat(imCum(:, wid), [1, r]) - imCum(:, wid-2*r:wid-r-1); end
% example: guided feathering
% figure 9 in our paper
close all;
I = double(imread('.\img_feathering\toy.bmp')) / 255;
p = double(rgb2gray(imread('.\img_feathering\toy-mask.bmp'))) / 255;
r = 60;
eps = 10^-6;
q = guidedfilter_color(I, p, r, eps);
figure();
imshow([I, repmat(p, [1, 1, 3]), repmat(q, [1, 1, 3])], [0, 1]);。