双边滤波是一种非线性的滤波方法，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，同时考虑空间与信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的，具有简单、非迭代、局部处理的特点。之所以能够达到保边去噪的滤波效果是因为滤波器由两个函数构成：一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数，另一个是由像素差值决定滤波器系数。
双边滤波器中，输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合，其公式如下：

权重系数w(i,j,k,l)取决于定义域核

和值域核

的乘积，也就是

通俗来讲就是双边滤波模板主要有两个模板生成，第一个是高斯模板，第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板，然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板，第一个模板是全局模板，所以只需要生成以西，第二个模板需要对每个像素都计算一次。双边滤波器比高斯滤波器多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素，这样就能对边缘附近的像素值予以保存，但是由于保存过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤除。

opencv中提供了bilateralFilter()函数来实现双边滤波操作，其原型如下：

void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT )

参数解释：
. InputArray src: 输入图像，可以是Mat类型，图像必须是8位或浮点型单通道、三通道的图像。
. OutputArray dst: 输出图像，和原图像有相同的尺寸和类型。
. int d: 表示在过滤过程中每个像素邻域的直径范围。如果这个值是非正数，则函数会从第五个参数sigmaSpace计算该值。
. double sigmaColor: 颜色空间过滤器的sigma值，这个参数的值月大，表明该像素邻域内有月宽广的颜色会被混合到一起，产生较大的半相等颜色区域。
. double sigmaSpace: 坐标空间中滤波器的sigma值，如果该值较大，则意味着颜色相近的较远的像素将相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。当d>0时，d指定了邻域大小且与sigmaSpace五官，否则d正比于sigmaSpace.
. int borderType=BORDER_DEFAULT: 用于推断图像外部像素的某种边界模式，有默认值BORDER_DEFAULT.

双边滤波器可以很好的保存图像边缘细节而滤除掉低频分量的噪音，但是双边滤波器的效率不是太高，花费的时间相较于其他滤波器而言也比较长。
对于简单的滤波而言，可以将两个sigma值设置成相同的值，如果值<10，则对滤波器影响很小，如果值>150则会对滤波器产生较大的影响，会使图片看起来像卡通。

示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;//定义全局变量
const int g_ndMaxValue = 100;
const int g_nsigmaColorMaxValue = 200;
const int g_nsigmaSpaceMaxValue = 200;
int g_ndValue;
int g_nsigmaColorValue;
int g_nsigmaSpaceValue;Mat g_srcImage;
Mat g_dstImage;//定义回调函数
void on_bilateralFilterTrackbar(int, void*);int main()
{g_srcImage = imread("lena.jpg");//判断图像是否加载成功if(g_srcImage.empty()){cout << "图像加载失败!" << endl;return -1;}elsecout << "图像加载成功!" << endl << endl;namedWindow("原图像", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("原图像", g_srcImage);//定义输出图像窗口属性和轨迹条属性namedWindow("双边滤波图像", WINDOW_AUTOSIZE);g_ndValue = 10;g_nsigmaColorValue = 10;g_nsigmaSpaceValue = 10;char dName[20];sprintf(dName, "邻域直径 %d", g_ndMaxValue);char sigmaColorName[20];sprintf(sigmaColorName, "sigmaColor %d", g_nsigmaColorMaxValue);char sigmaSpaceName[20];sprintf(sigmaSpaceName, "sigmaSpace %d", g_nsigmaSpaceMaxValue);//创建轨迹条createTrackbar(dName, "双边滤波图像", &g_ndValue, g_ndMaxValue, on_bilateralFilterTrackbar);on_bilateralFilterTrackbar(g_ndValue, 0);createTrackbar(sigmaColorName, "双边滤波图像", &g_nsigmaColorValue,g_nsigmaColorMaxValue, on_bilateralFilterTrackbar);on_bilateralFilterTrackbar(g_nsigmaColorValue, 0);createTrackbar(sigmaSpaceName, "双边滤波图像", &g_nsigmaSpaceValue,g_nsigmaSpaceMaxValue, on_bilateralFilterTrackbar);on_bilateralFilterTrackbar(g_nsigmaSpaceValue, 0);waitKey(0);return 0;
}void on_bilateralFilterTrackbar(int, void*)
{bilateralFilter(g_srcImage, g_dstImage, g_ndValue, g_nsigmaColorValue, g_nsigmaSpaceValue);imshow("双边滤波图像", g_dstImage);
}

程序运行结果如下：

参考：

https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78302920
https://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/54427779

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参考：

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