Opencv實(shí)現(xiàn)聯(lián)合雙邊濾波
本文實(shí)例為大家分享了Opencv實(shí)現(xiàn)聯(lián)合雙邊濾波的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下
1.介紹
雙邊濾波是一種可以保邊去噪的濾波器，主要是因?yàn)樗暮吮容^特殊，公式（1）為它的調(diào)用公式，公式（2）為它的核公式，其中，大括號(hào)左邊公式為空間域小核，和高斯濾波器是一樣的，而大括號(hào)右邊公式為值域小核（f表示取其灰度值），而對(duì)于聯(lián)合雙邊濾波與雙邊濾波的區(qū)別主要在于值域小核所用到的圖片，如果所用到的圖片是引入的另外一幅圖像，那么就是在使用聯(lián)合雙邊濾波。
（1）
（2）
2.代碼
此代碼就是用聯(lián)合雙邊濾波簡(jiǎn)單去一個(gè)噪聲
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ximgproc.hpp>
using namespace cv;
Mat addSaltNoise(const Mat srcImage, int n)
{
Mat dstImage = srcImage.clone();
for (int k = 0; k < n; k++)
{
//隨機(jī)取值行列
int i = rand() % dstImage.rows;
int j = rand() % dstImage.cols;
//圖像通道判定
if (dstImage.channels() == 1)
{
dstImage.at<uchar>(i, j) = 255; //鹽噪聲
}
else
{
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255;
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255;
}
}
for (int k = 0; k < n; k++)
{
//隨機(jī)取值行列
int i = rand() % dstImage.rows;
int j = rand() % dstImage.cols;
//圖像通道判定
if (dstImage.channels() == 1)
{
dstImage.at<uchar>(i, j) = 0; //椒噪聲
}
else
{
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0;
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0;
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0;
}
}
return dstImage;
}
int main() {
Mat src = imread("test.png", 1);
src = addSaltNoise(src, 3000);
Mat joint = imread("test.png", 0);
Mat dst;
int64 begin = cvGetTickCount();
ximgproc::jointBilateralFilter(joint, src, dst, -1, 3, 9);
int64 end = cvGetTickCount();
float time = (end - begin) / (cvGetTickFrequency() * 1000.);
printf("time= %fms\n", time);
imshow("src", src);
imshow("joint", joint);
imshow("jointBilateralFilter", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
原圖：
噪聲圖：
導(dǎo)向圖片：
結(jié)果圖（去噪之后的圖片和原圖很接近呀）
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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