自实现双边滤波代码及测试图像

自己实现的双边滤波代码及测试图像，基于OpenCV3.0&VS2013;；只需一个积分，如果没有积分，请带博客下留言邮箱，看到后会第一时间发送。博客地址：https://blog.csdn.net/u013921430/article/details/84532068

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//作者：不用先生，2018.11.26
//自实现的图像双边滤波算法
//bilateral.cpp
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#include “opencv2/core/core.hpp“
#include “opencv2/opencv.hpp“
#include “opencv2/highgui.hpp“
#include “opencv2/imgproc.hpp“
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;



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//函数名：my_Bilateral
//函数功能：自己编写的可用于灰度图及彩色图的双边滤波函数；
//参数：Mat &scr：输入图像，为单通道灰度图或三通道彩色图；
//参数：Mat &dst：输出图像，尺寸与通道数与输入图像吻合；
//参数：int d：滤波器大小，应该保证为奇数；
//参数：double sigmaColor：颜色域/像素值域方差，sigmaColor越大，平滑效果越好，对边缘的保护越弱；
//参数：double sigmaSpace：空间域方差，sigmaSpace越大，结果越平滑；
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bool my_Bilateral（Mat &scr Mat &dst int d  double sigmaColor double sigmaSpace）
{
	if （!scr.data）
	{
		cerr << “输入图像错误，请检查“ << endl;;
		return false;
	}
	if （d % 2 == 0）
	{
		cerr << “输入窗口大小应该为奇数，请修改“<		return false;
	}


	dst = scr.clone（）;

	int row = dst.rows;       //获取图像大小；
	int col = dst.cols;

	int copyBorderSize =floor（0.5+ d / 2）;
	Mat copyBorder_dst;
	copyMakeBorder（dst copyBorder_dst copyBorderSize copyBorderSize copyBorderSize copyBorderSize BORDER_REFLECT）;

	int channels = dst.channels（）;
	if （channels == 1）     //如果是灰度图像
	{
		
		for （int i = 0; i < row; i++）    //对每一个点进行处理
		{
			for （int j = 0; j < col; j++）
			{
				double weightSum = 0;
				double filterValue = 0;
				for （int row_d = -（d / 2）; row_d <= （d / 2）; row_d++）   //以图像中的一点为中心，d为边长的方形区域内进行计算
				{
					for （int col_d = -（d / 2）; col_d <= （d / 2）; col_d++）
					{
						double distance_Square = row_d*row_d + col_d*col_d;
						double value_Square = pow（（scr.at（i j） - copyBorder_dst.at（i + （d / 2） + row_d j + （d / 2） + col_d）） 2）;
						double weight = exp（-1 * （distance_Square / （2 * sigmaSpace*sigmaSpace） + value_Square / （2 * sigmaColor*sigmaColor）））;
						weightSum += weight;               //求滤波窗口内的权重和，用于归一化；
						filterValue += （weight*copyBorder_dst.at（i + （d / 2） + row_d j + （d / 2） + col_d））;

					}
				}
				dst.at（i j） = filterValue / weightSum;
				
			}
		}

		return true;
	}
	else if （channels == 3）     //如果是RGB图像
	{

		for （int c = 0; c < channels; c++）   //逐通道进行处理
		{
			for （int i = 0; i < row; i++）
			{
				for （int j = 0; j < col; j++）
				{
					double weightSum = 0;
					double filterValue = 0;
					for （int row_d = -（d / 2）; row_d <= （d / 2）; row_d++）
					{
						for （int col_d = -（d / 2）; col_d <= （d / 2）; col_d++）
						{
							double distance_Square = row_d*row_d + col_d*col_d;
							double value_Square = pow（（scr.at（i j）[c] - copyBorder_dst.at（i + （d / 2） + row_d j + （d / 2） + col_d）[c]） 2）;
							double weight = exp（-1 * （distance_Square / （2 * sigmaSpace*sigmaSpace） + value_Square / （2 * sigmaColor*sigmaColor）））;
						

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      81718  2018-11-25 20:33  上传资源\03.jpg

     文件       4677  2018-11-26 12:10  上传资源\bilateral.cpp

     文件      53008  2015-10-22 11:12  上传资源\lena.jpg

     文件      73585  2018-11-26 10:52  上传资源\temp1.jpg

     文件      77633  2018-11-26 10:52  上传资源\temp2.jpg

     文件      30440  2018-11-26 10:52  上传资源\temp3.jpg

     目录          0  2018-11-26 12:11  上传资源

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