bilateralFilter 加速 C++示例代码

双边滤波（Bilateral Filter）是一种图像处理技术，它结合了空间平滑性和像素间的相似度信息，常用于去除噪声同时保持边缘细节。在C++中加速双边滤波，可以利用OpenCV库，因为它提供了高效的函数和并行计算能力。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

// 使用OpenCV的高斯金字塔实现双边滤波
void bilateralFilterAcceleration(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace) {
    // 确保输入和输出的维度一致
    CV_Assert(src.type() == dst.type());

    // 初始化高斯金字塔
    std::vector<cv::Mat> pyr(src.size(), src.type());
    cv::buildPyramid(src, pyr, cv::INTER_LINEAR + cv::BPclahe, 5); // 5层金字塔

    // 对每一层进行双边滤波
    for (size_t i = 0; i < pyr.size(); ++i) {
        cv::bilateralFilter(pyr[i], dst.at(cv::Range(i, i), cv::Range()), d, sigmaColor, sigmaSpace);
    }

    // 取消金字塔，仅保留滤波后的结果
    cv::pyrMeanShiftFiltering(dst, dst, d, sigmaColor, sigmaSpace);
}

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    // 定义滤波参数
    int d = 9;
    double sigmaColor = 75.0;
    double sigmaSpace = 75.0;

    // 执行滤波
    bilateralFilterAcceleration(img, img, d, sigmaColor, sigmaSpace);

    // 显示原图和处理后的图片
    cv::imshow("Original Image", img);
    cv::imshow("Filtered Image", img);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}