📚导向滤波(Guided Filter)公式详解💡
导读 在图像处理的世界里，导向滤波（Guided Filter）是一种非常实用且高效的边缘保留平滑技术。它就像一位细心的工匠，既能去除杂乱的噪点，又...
在图像处理的世界里，导向滤波（Guided Filter）是一种非常实用且高效的边缘保留平滑技术。它就像一位细心的工匠，既能去除杂乱的噪点，又不会破坏图像中的重要细节，比如线条和纹理。它的核心在于利用引导图（guide image）来指导滤波操作，从而实现更加自然的效果。
公式的核心思想是通过最小化局部加权平方误差来求解滤波器参数。简单来说，就是找到一个与引导图高度相关的平滑结果。公式如下：
公式中包含两个关键参数：`ε` 和 `r`。前者控制正则化强度，后者定义了滤波窗口大小。这两个值决定了最终滤波效果的平衡点。当 `ε` 较小时，滤波更倾向于保持边缘；而当 `r` 增大时，滤波范围也会随之扩展。
无论是在图像去雾、边缘检测还是风格迁移中，导向滤波都能展现出其独特的优势。它不仅高效，而且易于实现，堪称图像处理领域的一颗璀璨明珠！✨
图像处理 导向滤波 GuidedFilter
郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时候联系我们修改或删除，多谢。