GuidedFilter

GuidedFilter[image,guide,r,ϵ]

使用引导图像 guide 在范围为 r 的邻域上在像素值调节因子 ϵ 下对 image 进行滤波.

GuidedFilter[image,r,ϵ]

对 image 滤波，以降低噪声，使用 image 作为引导.

更多信息和选项

  • GuidedFilter 是一个非线性局部滤波器，用于保持边缘的平滑化和结构传递.
  • GuidedFilter 作用于任意二维和三维图像，以及任意阶数的数值数据数组.
  • GuidedFilter[image,r,ϵ] 等价于 GuidedFilter[image,image,r,ϵ].
  • 图像 image 和 guide 必须具有相同的尺寸，但是可能具有不同数目的通道.
  • 半径 r 控制滤波器操作的尺度. 小于 r 的特征通常被取平均值，而大于 r 的特征将继续保持.
  • 较大的 ϵ 值导致更多的平滑和更少的指引，而较小的 ϵ 值导致更少的平滑和更多的指引.
  • 在图像的边缘上，使用较小的邻域.
  • 如果 image 是多通道图像，总是将引导分别应用于每个通道.
  • 如果 guide 是多通道图像，涉及 guide 的操作使用向量处理执行.
  • GuidedFilter 可以使用选项 MaxIterations 执行最大数目的迭代. 默认情况下，执行一次迭代.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

图像滤波：

使用引导图像滤波图像：

范围  (3)

Data  (3)

噪声二维数组的导向滤波：

减少噪声并可视化：

彩色图像的引导滤波：

三维图像的引导滤波：

选项  (1)

MaxIterations  (1)

默认情况下，执行一次引导滤波迭代：

运行更多的迭代：

应用  (8)

对图像进行平滑处理：

去除图像的噪声：

把图像分解为基础和细节：

去锐化遮罩：

细化光透过烟雾的传递地图的分块估计：

在低分辨率上执行一个操作的联合上采样：

低分辨率图像的色调贴图：

使用高分辨率图像引导上采样的低分辨率结果：

简单的单图像的上采样是模糊的：

用于遮片的引导羽毛：

使用具有传递结构的修正遮盖作为 α 遮片：

使用对齐闪光图像，增强无闪光图像：

属性和关系  (3)

使用较大的正则化参数 ϵ 的平滑处理通常效果更强：

如果 image 和 guide 相同，设置为零的正则化参数 ϵ 产生完全相同的输出：

GuidedFilter 和 BilateralFilter 产生相似的结果：

GuidedFilter 不产生渐变反转伪像：

Wolfram Research (2015)，GuidedFilter，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/GuidedFilter.html.

文本

Wolfram Research (2015)，GuidedFilter，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/GuidedFilter.html.

CMS

Wolfram 语言. 2015. "GuidedFilter." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/GuidedFilter.html.

APA

Wolfram 语言. (2015). GuidedFilter. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/GuidedFilter.html 年

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