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【图像处理】引导滤波（guided image filtering）——附C++、python实现彩图与灰度图代码-CSDN博客

In this paper, we propose a novel explicit image filter called guided filter. Derived from a local linear model, the guided filter computes the filtering output by considering the content of a guidance image, which can be the input image itself or another

本篇文章將介紹文獻中提出的另外一種濾波器 — 導向濾波 (Guided filter)，它除了在保留邊緣的效果相當優秀以外，還有其他多種用途，例如影像除霧 ...

In this paper we propose a new type of explicit image filter, called guided filter. The filtering output is locally a linear transform of the guidance image. This filter has the edge-preserving smoothing property like the bilateral filter, but does not su

在 圖像處理 上， 引導影像濾波器 （英語： Guided Image Filter）是一種能使影像 平滑 化的非線性濾波器。 與 雙邊濾波器 （Bilateral Filter）相同，這個影像 濾波器 同樣能夠在清楚保持影像邊界的情況下， [1] 達到讓影像平滑的效果。

本文记录了我对该算法的理解，并提供了一份简单的Python代码实现。 导向滤波算法要处理的是如何在平滑图像的同时“保边”的问题——既要平滑图像，但是又不能让原图像中包含线条细节的部分变模糊。 不仅是立体匹配算法，人像美化、图像去雾等应用领域都有类似的需求。 在导向滤波之前，人们往往应用双边滤波器（bilateral filter）来应对。 但是双边滤波器的时间复杂度不尽如人意，而且在应用于图像细节增强时会发生“梯度反转（gradient reve

何恺明早期经典之作，2010 ICCV 文章，可以应用于去噪，去雾，抠图， HDR 压缩，细节增强，联合上采样等方面。 主要特点为 保边平滑。 我实在不适合介绍。 引导滤波方法需要引导图像 I ，输入图像 p 和输出图像 q 。 其中引导图像需要根据具体情况设定，在一些情况里，引导图像 I 可以就是输入图像 p 。 其具体计算方法为. 是滤波的 核函数。 在以为 k. 之间的线性关系，那么每一个局部滤波窗口均会存在一个最优化问题。 其中， a_ k} 和 b_ k} 是线性方程的系数，假设其均为常数。