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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
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范例  
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应用  
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按以下格式引用：

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

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基本范例  (2)

图像滤波：

Wolfram Language code: GuidedFilter[[image], 2, .1]

使用引导图像滤波图像：

Wolfram Language code: GuidedFilter[[image], [image], 2, .01]

范围  (3)

Data  (3)

噪声二维数组的导向滤波：

Wolfram Language code: size = {41, 41}; d = Rescale[PadRight[Take[GaussianMatrix[20], All, 21], size]] + RandomReal[.2, size]; ListPlot3D[d]

减少噪声并可视化：

Wolfram Language code: GuidedFilter[d, 2, .1]//ListPlot3D

彩色图像的引导滤波：

Wolfram Language code: GuidedFilter[[image], 2, .1]

三维图像的引导滤波：

Wolfram Language code: i = Image3D[ExampleData[{"TestImage3D", "MRbrain"}], ImageSize -> Small];
Wolfram Language code: {i, GuidedFilter[i, 5, .1]}

选项  (1)

MaxIterations  (1)

默认情况下，执行一次引导滤波迭代：

Wolfram Language code: i = [image]; GuidedFilter[i, 2, 0.001]

运行更多的迭代：

Wolfram Language code: GuidedFilter[i, 2, 0.002, MaxIterations -> 10]

应用  (8)

对图像进行平滑处理：

Wolfram Language code: GuidedFilter[[image], 2, 0.05]

去除图像的噪声：

Wolfram Language code: GuidedFilter[[image], 2, .01]

把图像分解为基础和细节：

Wolfram Language code: img = [image]; base = GuidedFilter[img, 3, .01]; details = ImageSubtract[img, base];
Wolfram Language code: {base, ImageMultiply[details, 1 / ImageMeasurements[details, "Max"]]}

去锐化遮罩：

Wolfram Language code: img = [image]; ImageAdd[img, ImageSubtract[img, GuidedFilter[img, 5, 0.05]]]

细化光透过烟雾的传递地图的分块估计：

Wolfram Language code: GuidedFilter[[image], [image], 30, 10 ^ -3]

在低分辨率上执行一个操作的联合上采样：

Wolfram Language code: img = [image];

低分辨率图像的色调贴图：

Wolfram Language code: With[{small = ImageResize[img, Scaled[1 / 2]]}, low = ImageAdjust[small, {0, 0, 1 / 2}] ]

使用高分辨率图像引导上采样的低分辨率结果：

Wolfram Language code: GuidedFilter[ImageResize[low, ImageDimensions@img], img, 5, 10 ^ -6]

简单的单图像的上采样是模糊的：

Wolfram Language code: ImageResize[low, ImageDimensions@img, Resampling -> {"OMOMS", 5}]

用于遮片的引导羽毛：

Wolfram Language code: img = [image]; mask = [image];
Wolfram Language code: α = GuidedFilter[mask, img, 20, 10 ^ -6]

使用具有传递结构的修正遮盖作为 α 遮片：

Wolfram Language code: SetAlphaChannel[img, α]

使用对齐闪光图像，增强无闪光图像：

Wolfram Language code: image = [image];guide = [image];
Wolfram Language code: GuidedFilter[image, guide, 2, .001, MaxIterations -> 5]

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：

Wolfram Language code: Table[GuidedFilter[[image], 5, ϵ], {ϵ, {0.001, 0.01, 0.1, 1}}]

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：

Wolfram Language code: img = RandomImage[]; g = GuidedFilter[img, 4, 0]; ImageMeasurements[ImageDifference[g, img], "Max"]

GuidedFilter 和 BilateralFilter 产生相似的结果：

Wolfram Language code: img = [image]; With[{r = 5, ϵ = 0.05}, {gf = GuidedFilter[img, r, ϵ], bf = BilateralFilter[img, r, Sqrt[ϵ]]}]

GuidedFilter 不产生渐变反转伪像：

Wolfram Language code: boosted = ImageAdd[img, ImageMultiply[ImageSubtract[img, #], 5]]& /@ {gf, bf}; rectangles = {{{160, 110}, {120, 145}}, {{100, 113}, {140, 78}}}; zoom = Table[GraphicsRow@MapThread[ImagePad[#1, 1, #2]&, {inset, {Orange, Yellow}}], {inset, Partition[ImageTrim@@@Tuples[{boosted, rectangles}], 2]}];
Wolfram Language code: Grid[{{GuidedFilter, BilateralFilter}, HighlightImage[#, Graphics[MapThread[{EdgeForm[Directive[#1]], Transparent, Rectangle[Sequence@@#2]}&, {{Orange, Yellow}, rectangles}]]]& /@ boosted, Show[#, ImageSize -> 200]& /@ zoom}]
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

BibTeX

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BibLaTeX

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