使用Matlab实现美颜功能（双边滤波器）

先晒美颜效果

借用一张lena小姐的图

可以看出美颜效果还是有的，下面进行过程实现

基本原理

保留边界细节，模糊变化不明显的区域

我们知道高斯滤波器可以起到模糊图像的作用，而上述的过程是选择性地进行模糊，在这里是对图像的灰度变化进行一个判断，达到模糊该模糊的地方，并保留边缘的细节

这里可以推断，我们需要一个高斯滤波器和一个反映灰度判断的矩阵，来处理高斯滤波器各个位置的权重。

获取图片

img0 = imread('lena.jpg');tempsize = 5;  %控制高斯滤波器大小的参数sigma1 = 3;       %控制高斯滤波器的标准差sigma2 = 0.04; %控制灰度的敏感性，越大的灰度差，权重越小%模板补零，便于卷积操作，不然会使得图片区域出现黑边
img = double(padarray(img0,[tempsize,tempsize],0))/255;%色彩通道提取
imgr = img(:,:,1);
imgg = img(:,:,2);
imgb = img(:,:,3);

设计滤波器

function out = B_filter(Img,tempsize,sigma0,sigma1)%高斯滤波器模板定义
gauss = fspecial('gauss',2*tempsize+1,sigma0);[m,n] = size(Img);for i = 1+ tempsize : m - tempsizefor j = 1+ tempsize : n - tempsize% 提取处理区域得到梯度敏感矩阵% Img(i - tempsize:i + tempsize,j - tempsize:j + tempsize)% 为卷积区域，Img(i,j))为卷积中心点% 得到灰度差值矩阵，并用高斯函数处理为灰度差越大则最终数值越小的权重矩阵temp = abs(Img(i - tempsize:i + tempsize,j - tempsize:j + tempsize) - Img(i,j));temp = exp(-temp.^2/(2*sigma1^2));%将权重矩阵与高斯滤波器相乘，得到双边滤波器，并将权值和化为一filter = gauss.*temp;filter = filter/sum(filter(:));% 卷积求和Img(i,j) = sum(sum((Img(i - tempsize:i + tempsize,j - tempsize:j + tempsize).*filter)));end
endout = Img;
end

使用滤波器依次处理三个色彩通道

最终显示

figure(1)
subplot(121)
imshow(img0)subplot(122)
% 只显示彩色区域，去除黑边
imshow(img(tempsize+1:m-tempsize,tempsize+1:n-tempsize,:))

磨皮美颜用在lena小姐上效果还是不是太明显，换一张图

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网盘链接：
提取码:ie4i

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