[デジタル画像処理]バイラテラルフィルタ

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ブリーフ

これは、非線形バイラテラルフィルタリングはボケ画像とエッジ情報保持することができるかもしれない技術。

ユビキタスコンピューティング（ユビキタス）、例えば色について、スタイルは、写真アプリケーションをするには、光を再同調変換させるれ、変更後のハロー（ハロー）することなく、異なるスケールに画像を分解することが可能ですノイズ（トーンマッピング、スタイルの移転、再点灯、およびノイズ除去）。

主に次のいくつかで成功したバイラテラルフィルタリング：

その式は単純です：各ピクセルは、その隣人の加重平均によって置き換えられます。特定のアプリケーションの要件に合わせて、それを達成するために彼らの行動の直感的な理解を得ることは容易であるため、この局面は重要です。
それだけで、これらのパラメータを保持する大きさとコントラスト特性を示し、二つのパラメータに依存します。
これは、非反復で使用することができます。これは、その影響は多くの反復を通じて蓄積されていないので、それは非常に簡単にパラメータを設定することができます。
有効なポリシーの値、及び、偶数グラフィックスハードウェアが利用可能である場合ので、インタラクティブな速度で大きな画像に基づいて計算されてもよいです。

具体的な表現

バイラテラルフィルタリングと一般的なガウシアンフィルタ（コンボリューション）が密接に関連しています。

ガウシアンコンボリューション

\（I_P \）は、グレースケールのために、個々の値の画素位置pにおける画像の値を表します
\（F [I] \）の画像を表し\（I \）を、フィルタを通して\（F. \）処理された出力
\（S \）空間ドメインの名前は、画像のすべての可能な位置の集合を表し、
\（R＆LT \）範囲ドメインと命名されているすべての可能な画素値の集合を表します
\（\ sum_ {におけるP \ S} \）インデックスpを使用して、すべての画像ピクセルのための合計を表します
\（| \ CDOT | \）絶対値を表し、
\（|| \ || CDOT \）本明細書中で使用されるL2ノルム表す\（PQ || || \）は、二つの画素Pに対応する位置とQの間のユークリッド距離を表します。
\（\シグマ\）近傍の範囲を表します

バイラテラルフィルタリング

ガウス畳み込みと同様の方法でバイラテラルフィルタリングは、隣接するピクセルの加重平均として定義されます。違いは、バイラテラルフィルタリングを使用すると、エッジ情報を保つことができたときに隣人の値の違いは、滑らか考慮に入れていることです。

ピクセルのために他に影響を与える重要なアイデアバイラテラルフィルタリングは、なければならないだけで同様の値を持つ必要があり、同様の位置に表示されます。

バイラテラルフィルタリングの重要な特徴は、重みを乗じて：重みのいずれかがゼロに近い場合は、平滑化は行われません。例えば、大きな空間的広がりにもかかわらず、の組み合わせの小さな範囲で大きな空間アルゴリズム、ガウス分布のガウス分布でそれは限られた平滑化効果を達成することができます。重みの範囲は、アウトラインを保持するために強制されます。

\（\ sigma_s \）と\（\ sigma_rの\）の画像を表し\（I \）フィルタリングの量（すなわち、フィルタ範囲）
\（G _ {\ sigma_s} \）遠い画素の影響を低減するためにガウス空間重みを表します
\（G _ {\ sigma_r} \）画素qの影響による画素P場合差の大きい輝度値を減少させるために、ガウス重み範囲を表します