保边滤波之选择性模糊

博主之前的博客中介绍了数种保边滤波算法,它们滤波器设计的共性就是,同时考虑空间信息和灰度信息,这次要介绍的选择性滤波也是一样。选择性滤波是在一定空间领域内,选择灰度值范围进行加权平均(这一点和surface blur是一样的,与surfaceblur的不同是,surface blur是根据灰度值是否接近计算权重,选择性模糊是根据像素数量计算权重)。所以选择性模糊的一大好处就是,知道领域的直方图就可以完成滤波计算了,核心问题变成直方图统计之后,算法复杂度就大大降低了,在领域半径急剧增加时,可以体现优势。

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保边滤波

自然图像都存在噪声,噪声和边缘在局部方差方面表现相似,一般的滤波器无法区分噪声和边缘,于是对其统一处理,因此很多情况下,滤波的同时,边缘也被处理模糊掉了。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滤波器。

常见的保边滤波器有如下几种:双边滤波(Bilateral filter)、引导滤波(GuidedFilter)、加权最小二乘法滤波器(WLS)、非均匀局部滤波器(NLM)、双指数边缘平滑滤波器(BiExponentialEPF)、选择性模糊和表面滤波。

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