引导图像滤波

图像引导滤波

摘要：这篇文章中,我们提出一个新颖的显式图像滤波器称为引导过滤器。起源于一个局部的线性模型,指导滤波器通过考虑指导图像的内容计算滤波输出,这种滤波器可以输入图像本身或另一个不同的形象。引导过滤器可以像流行的双边滤波器[1]一样作为edge-preserving平滑算子,但它具有更好的边缘附近的效果。引导滤波器也是一个超越平滑的更一般的概念:它可以将指导图像的结构转化为滤波输出,使新的过滤应用程序像图像去雾和引导羽化一样。此外,无论要点大小和强度范围,引导自然过滤器有一个快速和非近似线性时间算法。目前,这是一个最快的edge-preserving过滤器。实验表明,引导滤波器是在多种多样的计算机视觉和计算机图形学的应用都可以起作用的和有效率滤波器,包括边缘感知平滑、细节增强,HDR压缩,图像消光/羽化、去雾、联合采样等等。

关键词：边缘保持滤波，双边滤波器，线性时间过滤

1简介

在计算机视觉和计算机图形学大多数应用涉及到图像滤波，以抑制和/或提取的图像内容。简单的线性平移不变（LTI）滤波器具有明确的内核，诸如均值(均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。概述: 均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y）m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。不足: 均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。

clear all;

img2=imread('D:\3.bmp');

I=rgb2gray(img2);

%读入预处理图像

imshow(I)

%显示预处理图像

K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255;

%进行3*3均值滤波

K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255;

%进行5*5均值滤波

K3=filter2(fspecial('average',15),I)/255;

%进行7*7均值滤波

figure,imshow(K1)

figure,imshow(K2)

figure,imshow(K3))，高斯(高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。在图像处理中，高斯滤波一般有两种实现方式，一是用离散化窗口

滑窗卷积，另一种通过傅里叶变换。最常见的就是第一种滑窗实现，只有当离散化的窗口非常大，用滑窗计算量非常大（即使用可分离滤波器的实现）的情况下，可能会考虑基于傅里叶变化的实现方法。

clc;

clear all;

I=imread('d:\1.jpg');

I=imnoise(I,'gaussian',0,0.1);%对图像I加噪

%subplot(211);

imshow(I);

%I=double(I);

h=fspecial('gaussian',[3 3],1);%建立一个3*3模板的高斯滤波器

%h=double(h);

%I1=conv2(h,I);%将图像I和h进行卷积，得到去噪后的图像

%imshow(I1);

I1 = imfilter(I,h,'conv');%卷积

figure(2);

imshow(I1);

I2 = imfilter(I,h,'corr');%相关

figure(3);

imshow(I2);)，

拉普拉斯(

clear;

clc;

img1=imread('D:\3.bmp');在

img=rgb2gray(img1);

img2=double(img);

figure(1),imshow(img);

title('原始图像');

%Data1=double(img);

Laplace=[0 1 0;1 -4 1;0 1 0];

LaplaceImage=conv2(img,Laplace,'same');

figure(2),imshow(uint8(LaplaceImage));

title('Laplace图像');

DataLap=imadd(img2,immultiply(LaplaceImage,1));%原图像与拉普拉斯图像叠加

figure(3),imshow(uint8(DataLap));

title('锐化增强后的图像');)

和索贝尔滤波器(计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。)[2]，已被广泛用于图像恢复，模糊/锐化，边缘检测，特征提取等。或者，LTI过滤器可以通过求解一个泊松方程，如在高动态范围（HDR）(HDR的全称是High Dynamic Range，即高动态范围，比如所谓的高动态范围图象（HDRI）或者高动态范围渲染（HDRR）。