高斯滤波是以距离为权重，设计滤波模板作为滤波系数，只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。
双边滤波是一种非线性滤波器，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。和其他滤波原理一样，双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布[1]。最重要的是，双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离（如普通的高斯低通滤波，只考虑了位置对中心像素的影响），还考虑了像素范围域中的辐射差异（例如卷积核中像素与中心像素之间相似程度、颜色强度，深度距离等），在计算中心像素的时候同时考虑这两个权重。 公式1a,1b给出了双边滤过的操作，Iq为输入图像，Ipbf为滤波后图像：
我近期发表了一篇文章79. 三维重建14-立体匹配10，经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo
图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘（Edge Perseving），这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。
看完本篇文章的所有操作和实践，就不需要去花钱修复照片了自己也能做到而且保证十分便捷！本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。
在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法，例如：双边滤波，高斯滤波，条件滤波，直通滤波，基于随机采样一致性滤波， PCL中点云滤波的方案 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况，这几种情况分别如下： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 对应的方案如下： （1）按照给定的规则限制过滤去除点 （2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样 双边滤波算法是通过取临近采样点和加权平均来修正当前采样点的位置，从而达到滤波效果，同时也会有选择剔除与当前采样点“差异”太大的相邻采样点，从而保持原特征的目的
保边滤波器的代表包括双边滤波、引导滤波，但是这类滤波器有一个问题，它们均将待处理的像素点放在了方形滤波窗口的中心。但如果待处理的像素位于图像纹理或者边缘，方形滤波核卷积的处理结果会导致这个边缘变模糊。
Y值越大，越稀释边缘像素的差异，各个点的权重就更接近，可以想象：当Y无限大时，每个点的权重几乎等于1，就没有保边的效果
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用，通过对图像进行分析、增强和转换，可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心，为你介绍一些常见的图像处理算法和技术，并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
根据文章内容总结摘要。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/279602383
HDR技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。如何让HDR图像与视频也能够同时兼容地在现有的SDR显示设备上显示，是非常重要的技术挑战。色调映射技术(Tone Mapping)就是用来实现将HDR源信号，转换到SDR源信号的技术。在本系列中，我们将会详细地总结色调映射技术的相关问题，并介绍经典的色调映射算法。将分为三个部分：（一）是色调映射技术的综合介绍；（二）是图像色调映射算法的总结与经典算法介绍；（三）将介绍视频色调映射算法。接前贴，Let's go ahead!
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549， 来自： shiter编写程序的艺术
该篇主要是对图像滤波算法一个整理 1：图像滤波既可以在实域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。滤波是一个邻域操作算子，利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值。 图像滤波可以通过公式： O(i,j)=∑m,nI(i+m,j+n)∗K(m,n) O ( i , j ) = ∑ m , n I ( i + m , j + n ) ∗ K ( m , n ) O(i,j) = \sum_{m,n}^{ }I(i+m,j+n)*K(m,n) 其中K为滤波器，在很多文献中也称之为核（kernel）。常见的应用包括去噪、图像增强、检测边缘、检测角点、模板匹配等。
滤波作用 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪 声(包括高斯噪声、椒盐、噪声、随机噪声等）进行抑制，是图像预 处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到到后续图 像处理和分析的有效性和可靠性。 对不同的噪声的抑制，需要使用不同的滤波进行处理，这边主要 介绍几种滤波方法。
我们常吐槽手机（尤其是苹果）原相机丑，其实并不是原相机丑，是“耿直”，不对拍摄出的图片做出任何修饰，镜头怎么歪就怎么扭曲图像、不能自主实现左右翻转、没有磨皮效果且镜头高清，不给美白并对细节真实还原，照出你的全部缺点。如何解决该问题？给耿直的手机原相机加个美颜特效SDK，一切问题都能迎刃而解。
图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，本文详细介绍了四种常见的图像滤波算法，并附上源码，包括自适应中值滤波、高斯滤波、双边滤波和导向滤波。
HDR技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。当前HDR内容非常短缺，限制了HDR视听节目的广泛应用。逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生，它是一种用来将SDR源信号转换为HDR源信号的技术，可以应用于生产端或终端设备，在一定程度上实现对现有SDR节目的HDR“还原”及向上兼容。本系列中，我们将会详细分类介绍逆色调映射算法。分为两个部分：（一）逆色调映射概述及一些经典算法，包括全局算法，分类算法以及拓展映射算法；（二）介绍最近的研究趋势，特别是基于机器学习的逆色调映射算法。接前文，Let's go to the second part!
好了，本文结果部分介绍结束，想进一步了解一下原理的同学可以接着往下看了，没啥兴趣的可以左上角了。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
到目前为止，我的双目立体匹配系列文章已经完成了接近经典视差优化算法的介绍，让我们观察一下现在的进度：
算法：双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中有效地保护图像内的边缘信息。双边滤波在计算某一个像素点的值时，不仅考虑距离信息（距离越远，权重越小），还考虑色彩信息（色彩差别越大，权重越小）。双边滤波综合考虑距离和色彩的权重，既能够有效地去除噪声，又能够较好地保护边缘信息。在双边滤波中，与当前点色彩相近的像素点（颜色距离很近）会被给予较大的权重值；与当前色彩差别较大的像素点（颜色距离很远）会被给予较小的权重值（极端情况下权重可能为0，直接忽略该点），这样就保护了边缘信息。
利用联合双边滤波或引导滤波进行升采样（Upsampling）技术可提高一些耗时算法的速度，同时效果变化并不大。
本文通过分析基于直方图的双边滤波算法，提出了一种改进型的双边滤波算法。该算法针对标准双边滤波中耗时较大的情况，采用了一种基于直方图的快速算法。通过在标准双边滤波中引入直方图，将双边滤波转换为了直方图的双边滤波，并采用基于直方图的快速算法进行滤波处理，从而在滤波的速度和效果之间取得了平衡。实验结果表明，该算法在滤波的速度和效果上均优于标准双边滤波算法，具有较好的应用前景。
在数字图像处理常见的变换核及其用途中，已经说明了线性滤波。线性滤波是算术运算，有固定的模板，即：变换核。
上周点云公众号开启了学习模式，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！（目前已经有成员反馈，还有需要小伙伴没有发过来哦，下周开始会将分享整理出来，定期分享，并将文档上传至github组群，已经有部分分享上传至github组群中，供大家下载查看，并且有问题可以在github的issues中提问，大家可以相互提问并解答）
ROI(Region Of Interest)，感兴趣区域，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，经常用来连接图像。
本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications，今天的重点是代价聚合。
上述代码将会生成一个3×3大小的矩形结构元素。 使用该结构元素实现最大值或者最小值滤波的代码如下：
在图像处理和计算机视觉领域，中值滤波和双边滤波是两种常见的滤波方法，用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了中值滤波和双边滤波的实现函数，使得图像处理更加灵活和高效。本文将以中值滤波和双边滤波为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。
与全连接神经网络相比，卷积神经网络在每一层是局部的，采用了较小的卷积核，感受实际对应到原始图像空间较大的区域，而且随着网络的加深，感受野增加。但是感受野毕竟不是全图，在降采样的过程中也会丢失信息。
图片降噪是图像处理中一个常见的任务，它可以帮助去除图片中的噪声，提高图像的质量和清晰度。Python提供了丰富的库和工具，使得图像降噪变得非常简单。本文将介绍几种常用的Python图像降噪技术，并给出相应的代码示例。
游戏类似《孤胆枪手》，但是加入了很多技能元素和动作元素，加上游戏本身的卡通渲染+赛博朋克风格，总体感觉还是不错的。
双边滤波（bilateral filter, BF）的思想是利用当前图像的纹理信息结合高斯滤波核为每个像素提供单独的平滑滤波器，以达到在保留图像边缘的同时执行平滑操作。
几年前图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜，那只能靠更精致的妆容来补，而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了2.
据市场调研预测，未来几年内，基于CMOS图像传感器的影像产品将达到50%以上，也就是说，到时CMOS 图像传感器将取代CCD而成为市场的主流。可见，CMOS摄像机的市场前景非常广阔。这是因为CMOS图像传感器件具有两大优点：一是价格比CCD 器件低;二是其芯片的结构可方便地与其它硅基元器件集成，从而可有效地降低整个系统的成本。尽管过去CMOS图像传感器的图像质量比CCD差且分辨率低，然而经过迅速改进，已不断逼近CCD的技术水平，目前这种传感器件已广泛应用于对分辨率要求较低的数字相机、电子玩具、电视会议和保安系统的摄像结构中。
在上一篇，我重点介绍了线性移不变滤波器，并且提到了这些滤波器可以用卷积来实现，其中：
该论文提出了一种基于卷积滤波器的算法，并确定滤波器的权值，使重要的细节保留在缩小比例的图像。更具体地说，它为更偏离局部图像邻域的像素分配更大的权重。
平滑一般也称“模糊”，是一种简单而又常用的图像处理操作。平滑图像的目的有很多，但通常都是为了减少噪声和伪影。在降低图像分辨率的时候，平滑也是十分重要的。OpenCV 提供5种不同的平滑操作，每种操作都有对应的函数实现，这些操作平滑的结果有着细微的差别。
方框滤波是所有滤波器中最简单的一种滤波方式。每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均值得到。 通用的滤波kernel如下：
10-图像模糊（二） 中值滤波和双边滤波 中值滤波 统计排序滤波器 中值滤波对于椒盐噪声有很好的抑制作用 原理是：将Size(xradius,yradius)窗口中的像素值排序，取中值赋给窗口中心点 双边滤波 均值滤波无法客服边缘像素信息丢失的缺陷，原因是均值滤波基于平均权重 高斯滤波部分克服了该缺陷，但仍无法完全避免，因为没有考虑到像素值的不同 高斯双边模糊是保留边缘的滤波方法，避免了边缘信息的丢失，能够保证图像轮廓不变 相关API 代码演示 #include<opencv2/o
雷锋网按：本文内容来自涂图 CTO 邱彦林在硬创公开课的分享，在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 几年前图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜，那只能靠更精致的妆容来补，而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了 2.0 阶段，打个比方，如果美颜 1.0 只是化妆（磨皮、祛痘、肤色调整）的话，美颜 2.0 基本就能达到整容的效果——把眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别。 硬创公开课特邀专攻直播美颜的
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