使用C++及gdal实现双边滤波代码，不使用openCV

在C++中，GDAL是一个强大的地理空间数据访问库，但它本身并不直接提供图像处理的功能，如双边滤波。双边滤波通常用于图像平滑并保留边缘信息，OpenCV是一个常用的库，它有现成的函数可以实现双边滤波。但在没有OpenCV的情况下，我们可以利用一些数学和图像处理的基本原理来手动实现。

以下是一个简单的双边滤波算法的示例代码，仅用于演示概念，而不是最优化的性能版本：

#include <gdal/gdal.h>
#include <gdal_priv.h> // for GDALGetDataTypeByName()
#include <algorithm>

// 边缘像素阈值
const double sigmaColor = 50.0;
const double sigmaSpace = 5.0;

// 帮助函数，计算高斯权重
double GaussianWeight(double distance, double sigma) {
    return std::exp(-distance * distance / (2 * sigma * sigma));
}

// 双边滤波函数
void BilateralFilter(gdal.Dataset* dataset, int xSize, int ySize, int radius) {
    // 获取输入数据类型
    gdalDataType dataType = GDALGetDataTypeByName(dataset->GetRasterBand(1)->GetDescription());
    float* input = static_cast<float*>(dataset->GetRasterBand(1)->ReadRaster(0, 0, xSize, ySize, nullptr, dataType));

    // 创建临时缓冲区
    float* output = new float[xSize * ySize];
    memset(output, 0, sizeof(float) * xSize * ySize);

    // 遍历每个像素
    for(int y = -radius; y <= radius; ++y) {
        for(int x = -radius; x <= radius; ++x) {
            int i = y + radius * xSize;
            double colorWeightSum = 0.0;
            double spaceWeightSum = 0.0;
            int index = 0;

            // 计算邻域内像素的颜色和空间权重
            for(int dy = -radius; dy <= radius; ++dy) {
                for(int dx = -radius; dx <= radius; ++dx) {
                    if(dx == 0 && dy == 0) continue; // 自身像素不参与加权

                    int neighborY = y + dy;
                    int neighborX = x + dx;
                    if(neighborY >= 0 && neighborX >= 0 && neighborY < ySize && neighborX < xSize) {
                        double dColor = input[(neighborY * xSize) + neighborX] - neighborY) * (y - neighborY) + (x - neighborX) * (x - neighborX))) / sigmaSpace;

                        colorWeightSum += GaussianWeight(dColor, sigmaColor);
                        spaceWeightSum += GaussianWeight(dSpace, sigmaSpace);
                        index += neighborY * xSize + neighborX;
                    }
                }
            }

            // 更新输出像素值
            output[i] = input[i] + (input[index] - input[i]) / colorWeightSum * spaceWeightSum;
        }
    }

    // 将结果写回GDAL Band
    dataset->GetRasterBand(1)->WriteRaster(0, 0, xSize, ySize, output, dataType, NULL, 0);

    delete[] output;
}