写在前面
双边滤波是一种非线性滤波，能够达到去噪保边的效果。相比高斯滤波，双边滤波多了一种掩膜，也就是还考虑了灰度相似性，所以双边滤波是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理。
先看看对比效果：wsize=23*23, sigma(space)=10，sigma(color)=35
高斯滤波 原图 双边滤波
在同样的掩膜尺寸、sigma(space)的情况下，双边滤波能去除噪声污染并能保持边缘。
应用：图像增强、图像去雾、图像去噪、图像恢复、美颜等等
opencv函数:
void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor,
double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT )原理
那么为啥双边滤波能够保边呢？是由于其滤波器的核由两个函数生成：
- 空间距离：指的是邻域内某点与中心点的欧式距离。空间域高斯函数其数学形式为（这就是高斯滤波核）：
其中（xi,yi）为邻域内某点位置，（xc,yc）为中心点的位置，sigma为空间域标准差。
- 灰度距离：指的是邻域内某点灰度与中心点灰度的差的绝对值。值域高斯函数其数学形式为：
其中gray(xi,yi)为邻域内某点灰度值，gray(xc,yc)为中心点灰度值，sigma为值域标准差。
对于高斯滤波，仅用空间距离的权值系数核与图像卷积后，确定中心点的灰度值。即认为离中心点越近的点，其权重系数越大。双边滤波中加入了对灰度信息的权重，即在邻域内，灰度值越接近中心点灰度值的点的权重更大，灰度值相差大的点权重越小。所以掩膜最终权重大小，则由空间域高斯核函数和值域高斯核函数共同确定。
且看下图（从右至左看）：
p点是掩膜中心（黄色圈圈），q点是邻域内某点（白色圈圈），生成了两个核函数，一个空间域高斯核，一个值域高斯核，然后相乘得到最终核函数，对输入进行卷积或相关，得到输出，从图中可以看出，边缘得到了很好的保持，噪声也被抑制。
σ的意义及选取
空间域sigma(space）选取：
和高斯滤波一样，sigma（space）越大，图像越平滑，趋于无穷大时，每个权重都一样，类似均值滤波。
sigma（space）越小，中心点权重越大，周围点权重越小，对图像的滤波作用越小，趋于零时，输出等同于原图。
值域sigma(color）选取：
Sigma(color）越大，边缘越模糊，极限情况为simga无穷大，值域系数近似相等（忽略常数时，将近为exp（0）= 1），与高斯模板（空间域模板）相乘后可认为等效于高斯滤波。
Sigma(color）越小，边缘越清晰，极限情况为simga无限接近0，值域系数除了中心位置，其他近似为0（接近exp（-∞） = 0），与高斯模板（空间域模板）相乘进行滤波的结果等效于源图像。
基于OpenCV的c++实现
获取值域高斯核模板
优化：可用查表的方式计算，因为灰度差的范围是固定的。
//获取色彩模板（值域模板）
///
void getColorMask(std::vector<double> &colorMask , double colorSigma){
for (int i = 0; i < 256; ++i){
double colordiff = exp(-(i*i) / (2 * colorSigma * colorSigma));
colorMask.push_back(colordiff);
}
}Note:注意啦！！！(x3)，我用的表的范围是0~255，大家是不是也看到有博客用的是0~255*channels呢，其实OpenCV中用的也是0~255*channels。一开始，我还没弄明白，灰度值差异最大不就是255么，为啥要乘通道数？其实我发现是我处理彩色图像实现的方式和OpenCV的方式不同，我是每个通道分别计算其值域高斯核模板，所以灰度差异最大是255，但是opencv实现是这样的，我贴一下opencv源码:（源码在modules/imgproc/src/smooth.cpp 从2828行开始就是双边滤波）
float w = space_weight[k]*color_weight[std::abs(b - b0) +
std::abs(g - g0) + std::abs(r - r0)];OpenCV是三个通道的像素值先加起来再相减的，所以差异最大的当然是255*channels了。
不过我觉得两种方式都差不多，只要原理没错就行，后面我会做一个效果对比。
获取空间域高斯核模板（高斯滤波模板）
//获取高斯模板（空间模板）
///
void getGausssianMask(cv::Mat& Mask, cv::Size wsize, double spaceSigma){
Mask.create(wsize, CV_64F);
int h = wsize.height;
int w = wsize.width;
int center_h = (h - 1) / 2;
int center_w = (w - 1) / 2;
double sum = 0.0;
double x, y;
for (int i = 0; i < h; ++i){
y = pow(i - center_h, 2);
double* Maskdate = Mask.ptr<double>(i);
for (int j = 0; j < w; ++j){
x = pow(j - center_w, 2);
double g = exp(-(x + y) / (2 * spaceSigma * spaceSigma));
Maskdate[j] = g;
sum += g;
}
}
}双边滤波
注意：两个模板权重先相乘，然后还要求和，最后再归一化！（我一开始就忘了归一化了........）；求灰度差异时要用绝对值（有时候忘记了.......）。
//双边滤波
///
void bilateralfiter(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Size wsize, double spaceSigma, double colorSigma){
cv::Mat spaceMask;
std::vector<double> colorMask;
cv::Mat Mask0 = cv::Mat::zeros(wsize, CV_64F);
cv::Mat Mask1 = cv::Mat::zeros(wsize, CV_64F);
cv::Mat Mask2 = cv::Mat::zeros(wsize, CV_64F);
getGausssianMask(spaceMask, wsize, spaceSigma);//空间模板
getColorMask(colorMask, colorSigma);//值域模板
int hh = (wsize.height - 1) / 2;
int ww = (wsize.width - 1) / 2;
dst.create(src.size(), src.type());
//边界填充
cv::Mat Newsrc;
cv::copyMakeBorder(src, Newsrc, hh, hh, ww, ww, cv::BORDER_REPLICATE);//边界复制;
for (int i = hh; i < src.rows + hh; ++i){
for (int j = ww; j < src.cols + ww; ++j){
double sum[3] = { 0 };
int graydiff[3] = { 0 };
double space_color_sum[3] = { 0.0 };
for (int r = -hh; r <= hh; ++r){
for (int c = -ww; c <= ww; ++c){
if (src.channels() == 1){
int centerPix = Newsrc.at<uchar>(i, j);
int pix = Newsrc.at<uchar>(i + r, j + c);
graydiff[0] = abs(pix - centerPix);
double colorWeight = colorMask[graydiff[0]];
Mask0.at<double>(r + hh, c + ww) = colorWeight * spaceMask.at<double>(r + hh, c + ww);//滤波模板
space_color_sum[0] = space_color_sum[0] + Mask0.at<double>(r + hh, c + ww);
}
else if (src.channels() == 3){
cv::Vec3b centerPix = Newsrc.at<cv::Vec3b>(i, j);
cv::Vec3b bgr = Newsrc.at<cv::Vec3b>(i + r, j + c);
graydiff[0] = abs(bgr[0] - centerPix[0]); graydiff[1] = abs(bgr[1] - centerPix[1]); graydiff[2] = abs(bgr[2] - centerPix[2]);
double colorWeight0 = colorMask[graydiff[0]];
double colorWeight1 = colorMask[graydiff[1]];
double colorWeight2 = colorMask[graydiff[2]];
Mask0.at<double>(r + hh, c + ww) = colorWeight0 * spaceMask.at<double>(r + hh, c + ww);//滤波模板
Mask1.at<double>(r + hh, c + ww) = colorWeight1 * spaceMask.at<double>(r + hh, c + ww);
Mask2.at<double>(r + hh, c + ww) = colorWeight2 * spaceMask.at<double>(r + hh, c + ww);
space_color_sum[0] = space_color_sum[0] + Mask0.at<double>(r + hh, c + ww);
space_color_sum[1] = space_color_sum[1] + Mask1.at<double>(r + hh, c + ww);
space_color_sum[2] = space_color_sum[2] + Mask2.at<double>(r + hh, c + ww);
}
}
}
//滤波模板归一化
if(src.channels() == 1)
Mask0 = Mask0 / space_color_sum[0];
else{
Mask0 = Mask0 / space_color_sum[0];
Mask1 = Mask1 / space_color_sum[1];
Mask2 = Mask2 / space_color_sum[2];
}
for (int r = -hh; r <= hh; ++r){
for (int c = -ww; c <= ww; ++c){
if (src.channels() == 1){
sum[0] = sum[0] + Newsrc.at<uchar>(i + r, j + c) * Mask0.at<double>(r + hh, c + ww); //滤波
}
else if(src.channels() == 3){
cv::Vec3b bgr = Newsrc.at<cv::Vec3b>(i + r, j + c); //滤波
sum[0] = sum[0] + bgr[0] * Mask0.at<double>(r + hh, c + ww);//B
sum[1] = sum[1] + bgr[1] * Mask1.at<double>(r + hh, c + ww);//G
sum[2] = sum[2] + bgr[2] * Mask2.at<double>(r + hh, c + ww);//R
}
}
}
for (int k = 0; k < src.channels(); ++k){
if (sum[k] < 0)
sum[k] = 0;
else if (sum[k]>255)
sum[k] = 255;
}
if (src.channels() == 1)
{
dst.at<uchar>(i - hh, j - ww) = static_cast<uchar>(sum[0]);
}
else if (src.channels() == 3)
{
cv::Vec3b bgr = { static_cast<uchar>(sum[0]), static_cast<uchar>(sum[1]), static_cast<uchar>(sum[2]) };
dst.at<cv::Vec3b>(i - hh, j - ww) = bgr;
}
}
}
}效果
wsize=23*23， sigma(space)=10，sigma(color)=35
灰度图：效果差别不大，因为灰度差异最大都是255，所以计算值域高斯核模板的结果都一样。
opencv自带 原图 本文实现
彩色图：有区别，Opencv自带的函数平滑程度低一些，例如脸上的黑点还存在。
opencv自带 原图 本文实现
彩色图：有区别，Opencv自带的函数平滑程度低一些，例如脸上的黑点还存在。
参考文章：
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/6416401.html（有理论、有实验、讲的很好）
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