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Opencv實(shí)現(xiàn)聯(lián)合雙邊濾波

更新時(shí)間：2021年10月11日 16:28:38 作者：時(shí)光碎了天

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Opencv實(shí)現(xiàn)聯(lián)合雙邊濾波，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

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：