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谢谢您的回复，接下来我将继续为您介绍如何实现对jpeg及PNG图像进行自适应双边滤波的评价和验证。

首先，我们可以使用OpenCV的PSNR函数来评价滤波效果，代码如下所示：

void MainWindow::on_pushButton_clicked()
{
    QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("Open Image"), ".", tr("Image Files (*.png *.jpg *.bmp)"));
    if(!fileName.isEmpty())
    {
        cv::Mat image = cv::imread(fileName.toStdString());
        cv::Mat dst;
        cv::bilateralFilter(image, dst, 15, 80, 80);
        cv::imshow("Original Image", image);
        cv::imshow("Filtered Image", dst);
        double psnr = cv::PSNR(image, dst);
        QString message = QString("PSNR: %1").arg(psnr);
        QMessageBox::information(this, tr("Evaluation"), message);
        cv::waitKey();
    }
}

在这段代码中，我们使用OpenCV的PSNR函数来计算原始图像和滤波后的图像之间的峰值信噪比，然后使用QT的QMessageBox类来显示评价结果。

另外，我们还可以使用OpenCV的imwrite函数来保存滤波后的图像，并与原始图像进行比较以验证滤波效果。代码如下所示：

void MainWindow::on_pushButton_clicked()
{
    QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("Open Image"), ".", tr("Image Files (*.png *.jpg *.bmp)"));
    if(!fileName.isEmpty())
    {
        cv::Mat image = cv::imread(fileName.toStdString());
        cv::Mat dst;
        cv::bilateralFilter(image, dst, 15, 80, 80);
        cv::imshow("Original Image", image);
        cv::imshow("Filtered Image", dst);
        double psnr = cv::PSNR(image, dst);
        QString message = QString("PSNR: %1").arg(psnr);
        QMessageBox::information(this, tr("Evaluation"), message);
        QString saveFileName = QFileDialog::getSaveFileName(this, tr("Save Image"), ".", tr("Image Files (*.png *.jpg *.bmp)"));
        if(!saveFileName.isEmpty())
        {
            cv::imwrite(saveFileName.toStdString(), dst);
            cv::Mat savedImage = cv::imread(saveFileName.toStdString());
            double psnr2 = cv::PSNR(image, savedImage);
            QString message2 = QString("PSNR after saving: %1").arg(psnr2);
            QMessageBox::information(this, tr("Validation"), message2);
        }
        cv::waitKey();
    }
}

在这段代码中，我们使用QT的QFileDialog类来实现保存文件功能，然后使用OpenCV的imwrite函数将滤波后的图像保存到指定路径。接着，我们使用OpenCV的imread函数读取保存的图像文件，并计算其与原始图像之间的峰值信噪比，最后使用QT的QMessageBox类来显示验证结果。

希望这个示例能够对您有所帮助！