guided image filtering

引中提到了导向滤波，它是一种保边滤波器，类似于双边滤波器，需要除了原始影像之外的另一副引导图。导向滤波的框架和算法原理在引用中也有详细介绍。引导滤波器是一种显式图像过滤器，其输出是引导图像的局部线性变换。与双边滤波器相比，引导滤波器具有较好的边缘保留平滑特性，并且不会受到梯度反转伪影的影响。此外，引导滤波器还可以使用引导图像来使滤波输出比输入更结构化，平滑度更低。引导滤波器在各种应用中表现良好，包括图像平滑/增强、HDR压缩、闪光/无闪光成像、抠图/羽化、去雾和联合上采样。

在导向滤波中，权值的计算是通过引导图像来确定的。引导图像可以是单独的一幅图像，也可以是输入的图像本身。当引导图像是输入图像本身时，导向滤波就变成了一个边缘保留的滤波器。导向滤波器的重要假设是权值与像素值无关，对于灰度和高维图像，导向滤波器具有O(N)时间复杂度，其中N是像素数。根据引用中的描述，导向滤波器的CPU实现在每百万像素上执行灰度过滤的时间为40毫秒，是边缘保留过滤器中最快的之一。

综上所述，引导滤波器是一种保边滤波器，在图像处理中有着广泛的应用，可以通过引导图像来调整滤波器的行为，从而获得更好的平滑效果和边缘保留特性。

相关问题

引导滤波matlab代码实现,引导图滤波（Guided Image Filtering）原理以及OpenCV实现

引导滤波（Guided Image Filtering）是一种能够保留图像细节的图像滤波方法，通过引导图像的辅助作用，对待处理图像进行滤波。其主要思想是根据引导图像的特征来调整滤波器的权重，从而使得滤波器更加适应于图像的结构和纹理特征，达到保留细节的效果。

具体实现方法如下：

1. 对待处理图像和引导图像进行预处理，计算它们的均值和方差。

2. 对引导图像进行高斯滤波，得到平滑后的引导图像。

3. 计算待处理图像和引导图像的协方差，并计算得到待处理图像的均值和方差。

4. 计算待处理图像和引导图像的相关系数，并根据相关系数和平滑后的引导图像计算得到滤波器的权重。

5. 根据滤波器的权重和待处理图像的均值、方差，对待处理图像进行滤波。

下面是引导滤波的Matlab代码实现：

function [q] = guidedfilter(I, p, r, eps)
% guidedfilter: Guided image filtering
%
% Input:
%   - I: guidance image (should be a gray-scale/single channel image)
%   - p: filtering input image
%   - r: radius of filter
%   - eps: regularization parameter
%
% Output:
%   - q: filtering output image
%
% Reference:
%   Kaiming He, Jian Sun, and Xiaoou Tang, "Guided Image Filtering," 
%   IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 
%   Vol. 35, No. 6, pp. 1397-1409, June 2013.
%
% Author: hqli
% Email: hqli@pku.edu.cn
% Date: 2016-11-05
%

% Check inputs
if (ndims(I)~=2)
    error('The guidance image should be a gray-scale/single channel image.');
end
if (ndims(p)==2)
    % Single-channel image
    [hei, wid] = size(p);
    nCh = 1;
else
    % Multi-channel image
    [hei, wid, nCh] = size(p);
end
if (size(I,1)~=hei || size(I,2)~=wid)
    error('The size of the guidance image should be the same as the input image.');
end

% Compute mean and covariance matrices
mean_I = imboxfilt(I, r) ./ (r^2);
mean_p = zeros(hei, wid, nCh);
for ii=1:nCh
    mean_p(:,:,ii) = imboxfilt(p(:,:,ii), r) ./ (r^2);
end
mean_Ip = zeros(hei, wid, nCh);
for ii=1:nCh
    mean_Ip(:,:,ii) = imboxfilt(I.*p(:,:,ii), r) ./ (r^2);
end
cov_Ip = mean_Ip - mean_I.*mean_p;

% Compute local variances and covariances
var_I = imboxfilt(I.^2, r) ./ (r^2) - mean_I.^2;
var_p = zeros(hei, wid, nCh);
for ii=1:nCh
    var_p(:,:,ii) = imboxfilt(p(:,:,ii).^2, r) ./ (r^2) - mean_p(:,:,ii).^2;
end

% Compute weight and bias
a = zeros(hei, wid, nCh);
b = zeros(hei, wid, nCh);
for ii=1:nCh
    a(:,:,ii) = cov_Ip(:,:,ii) ./ (var_I + eps);
    b(:,:,ii) = mean_p(:,:,ii) - a(:,:,ii) .* mean_I;
end

% Compute the filtering output
q = zeros(size(p));
for ii=1:nCh
    q(:,:,ii) = imboxfilt(a(:,:,ii).*p(:,:,ii) + b(:,:,ii), r) ./ (r^2);
end

其中，I为引导图像，p为待处理图像，r为滤波器的半径，eps为正则化参数。函数返回值q为滤波后的图像。

下面是引导滤波的OpenCV实现：

cv::Mat guidedFilter(const cv::Mat& I, const cv::Mat& p, int r, double eps)
{
    // Check inputs
    CV_Assert(I.channels() == 1);
    CV_Assert(p.channels() == 1 || p.channels() == I.channels());
    CV_Assert(I.rows == p.rows && I.cols == p.cols);

    // Convert input images to CV_64FC1
    cv::Mat I_double, p_double;
    I.convertTo(I_double, CV_64FC1);
    p.convertTo(p_double, CV_64FC1);

    // Compute mean and covariance matrices
    cv::Mat mean_I, mean_p, mean_Ip, cov_Ip, var_I, var_p;
    cv::boxFilter(I_double, mean_I, CV_64FC1, cv::Size(r, r));
    cv::boxFilter(p_double, mean_p, CV_64FC1, cv::Size(r, r));
    cv::boxFilter(I_double.mul(p_double), mean_Ip, CV_64FC1, cv::Size(r, r));
    cov_Ip = mean_Ip - mean_I.mul(mean_p);
    cv::boxFilter(I_double.mul(I_double), var_I, CV_64FC1, cv::Size(r, r));
    var_I -= mean_I.mul(mean_I);
    if (p.channels() == 1)
    {
        cv::boxFilter(p_double.mul(p_double), var_p, CV_64FC1, cv::Size(r, r));
        var_p -= mean_p.mul(mean_p);
    }
    else
    {
        std::vector<cv::Mat> p_channels(p.channels());
        cv::split(p_double, p_channels);
        var_p = cv::Mat::zeros(I.rows, I.cols, CV_64FC(p.channels()));
        for (int i = 0; i < p.channels(); i++)
        {
            cv::boxFilter(p_channels[i].mul(p_channels[i]), var_p.channels(i), CV_64FC1, cv::Size(r, r));
            var_p.channels(i) -= mean_p.channels(i).mul(mean_p.channels(i));
        }
    }

    // Compute weight and bias
    cv::Mat a, b;
    a = cov_Ip / (var_I + eps);
    b = mean_p - a.mul(mean_I);

    // Compute the filtering output
    cv::Mat q;
    if (p.channels() == 1)
    {
        cv::boxFilter(a.mul(p_double) + b, q, CV_64FC1, cv::Size(r, r));
    }
    else
    {
        std::vector<cv::Mat> q_channels(p.channels());
        for (int i = 0; i < p.channels(); i++)
        {
            cv::boxFilter(a.channels(i).mul(p_channels[i]) + b.channels(i), q_channels[i], CV_64FC1, cv::Size(r, r));
        }
        cv::merge(q_channels, q);
    }

    return q;
}

其中，I为引导图像，p为待处理图像，r为滤波器的半径，eps为正则化参数。函数返回值q为滤波后的图像。

imagefusion with guided

我可以为您解释一下 "guided image fusion" 是什么意思，同时也介绍一些与此相关的内容。

"Guided image fusion" 是一种图像融合技术，用于将两个或多个图像合并为一幅图像，以显示更多的细节和信息。该技术的主要思想是将一张图像作为 "引导图像"，并使用它来指导另一张或多张图像的融合过程。这通常通过将引导图像的特定特征（如边缘）应用于待融合图像来实现。

在实际应用中，引导图像通常是高分辨率的图像，而待融合图像可能是低分辨率的或有不同的感光度、光照条件或噪声水平等。通过使用引导图像，可以在融合过程中保留更多的细节和信息，并且可以减少产生不良效果（如模糊或伪影）的可能性。

此外，还有一些其他类型的图像融合技术，例如基于小波变换的融合和基于多尺度分解的融合。这些技术在不同的应用场景中都有其优点和缺点。

希望这些信息能够对您有所帮助。