引导图滤波原理以及OpenCV实现是怎样的

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引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波、验证结果。

• 自适应权重原理
  
   引导图滤波作为一种线性滤波器，可以简单定义为如下形式：

  其中I是引导图像(guided Image)，P是输入的待滤波图像，Q是滤波后的输出图像，W是根据引导图I确定的权重值。权重值W可以用下式表示（原文献有详细推导）：
  
          μk是窗口内像素点的均值，Ii和Ij指相邻两个像素点的值，σk代表窗口内像素点的方差，ε是一个惩罚值。自适应权重可以根据上式分析得到：Ii和Ij在边界两侧时，(Ii-μk)和(Ij-μk)异号，否则，则同号。而异号时的权重值将远远小于同号时的权重值，这样处于平坦区域的像素则会被加以较大的权重，平滑效果效果更明显，而处于边界两侧的像素则会被加以较小的权重，平滑效果较弱，能够起到保持边界的效果。
        惩罚值ε对滤波效果影响也很大，当ε值很小时，滤波如前面所述；当ε值很大时，权重的计算公式将近似为一个均值滤波器，平滑效果会更明显。
       
  
  同样也可以根据线性滤波公式来看引导图滤波的自适应权重原理，局部线性滤波模型公式如下：
  

        I指引导图像，Q是输出图像，ak和bk两个系数根据引导图I和输入图像P共同决定。将上式两边求梯度，可以得到▽q=a*▽I，即输出图像的梯度信息完全由引导图像的梯度信息决定，当引导图中有边界时，输出图像中对应位置也会有边界。而a和b的值将会决定梯度信息和平滑信息的权重大小。
        通过观察a和b的公式，a的分子为I和P的协方差，分母部分为I的方差加上截断值ε；b的值为P的均值减去a乘以I的均值。可以看出当a值很小时，b约等于窗口内像素点的均值pk，近似于均值滤波；而当a值很大时，输出则主要取决于a*▽I的大小，梯度信息能够得到保留。
   

• C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波
  根据原文献中提供的伪代码，不难用C++实现引导图滤波算法。伪代码如下：
  
  
  不同之处在于求a时将原来的方差σ替换为协方差3x3矩阵∑k，表示如下:
  
  U是3x3单位矩阵，求出来的a将不再是一个值，而是一个1*3的向量，然后求b。a为1*3的向量，μk为3*1的向量，相乘后b为一常量，由此可以求得常量b的值。

  这里又分为两种情况：
  ①输入图为单通道：按照上述步骤计算即可。
  ②输入图为三通道：先分离三个通道，对每个通道进行上述滤波操作，然后合并通道即可。
  
  注：引导图为彩色图比引导图为灰度图，边界保护更加明显，见原文。

• 效果验证

      代码里面求均值部分，可以由OpenCV中的boxFilter（）函数实现，或者blur（）函数实现。总之是一个均值滤波器，之所以与窗口大小无关，是因为使用直方图实现的均值滤波，能够大大降低运算时间。VS2015+OpenCV3.4.0实现的代码放在我的码云code上：https://gitee.com/rxdj/guidedFilter.git。
      主要输入参数就是引导图I，输入图P，窗口半径r，截断值ε，输出参数为滤波后图像Q。引导图I和输入图像P可以相同，也可以不同，比如stereo matching中常常用原参考图像作为引导图，对代价空间图进行引导图滤波以实现代价聚合。这样能尽量保留原图像边界区域的匹配代价，而平滑平坦区域的匹配代价。
       (注：文献中的代码是通过matlab编写的，matlab中读取图像时会自动将图像归一化到0-1，因此截断值ε的设置也对应小很多，比如0.1,0.01等。而本文中读取图像后未进行归一化操作，所以截断值ε的设置会有不同。如果需要归一化，则自行读取图像后除以255即可）。

1. 单通道灰度图原图
   
   
   改变截断值ε
     r=10, ε=0                            r=10,  ε=100            
    
   
   r=10 , ε=2000                          r=10, ε=8000 
   
     
   改变窗口半径r
    r=0， ε=500                                   r=5， ε=500 

                                 
      
               r=10, ε=500                              r=20, ε=500 
           
 

1. 三通道彩色图
   原图
                   

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  快速引导图滤波算法
   快速引导图滤波算法见。快速的地方主要是采用了图像金字塔思想。步骤如下：

1. 对引导图像I和输入图像P进行1/s的降采样，得到I', P'；

2. 利用I'和P'计算系数a和b，并计算输出图像Q'；

3. 将Q'进行s倍的上采样得到最终输出图像Q。

       由于计算部分是降采样的图像，运算量会大大减小，而不会引入明显的失真，因此成为快速引导图滤波。代码见上述码云code链接的fastGuidedFilter分支。

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