8位图像的双边滤波器实现

static void bilateralFilter_8u( const Mat& src, Mat& dst, int d,double sigma_color, double sigma_space,int borderType )
{// 获取原始图像信息int cn = src.channels();int i, j, maxk, radius;Size size = src.size();CV_Assert( (src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_8UC3) &&src.type() == dst.type() && src.size() == dst.size() &&src.data != dst.data );// 高斯参数设置if( sigma_color <= 0 )sigma_color = 1;if( sigma_space <= 0 )sigma_space = 1;// 颜色空间与距离空间初始化double gauss_color_coeff = -0.5/(sigma_color*sigma_color);double gauss_space_coeff = -0.5/(sigma_space*sigma_space);// 内核边界设置if( d <= 0 )radius = cvRound(sigma_space*1.5);elseradius = d/2;radius = MAX(radius, 1);d = radius*2 + 1;// 图像边界处理Mat temp;copyMakeBorder( src, temp, radius, radius, radius, radius, borderType );// 距离空间相似度计算vector<float> _color_weight(cn*256);vector<float> _space_weight(d*d);vector<int> _space_ofs(d*d);float* color_weight = &_color_weight[0];float* space_weight = &_space_weight[0];int* space_ofs = &_space_ofs[0];// 初始化颜色相似度权值 for( i = 0; i < 256*cn; i++ )color_weight[i] = (float)std::exp(i*i*gauss_color_coeff);// 计算距离相似度权值for( i = -radius, maxk = 0; i <= radius; i++ ){j = -radius;for( ;j <= radius; j++ ){// 计算距离范数double r = std::sqrt((double)i*i + (double)j*j);if( r > radius )continue;// 应用高斯变换计算出相似度space_weight[maxk] = (float)std::exp(r*r*gauss_space_coeff);space_ofs[maxk++] = (int)(i*temp.step + j*cn);}}// 得到双边滤波结果BilateralFilter_8u_Invoker body(dst, temp, radius, maxk, space_ofs, space_weight, color_weight);parallel_for_(Range(0, size.height), body, dst.total()/(double)(1<<16));
}

转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988

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