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参考视频：【图像滤波（高斯滤波、双边滤波、引导滤波原理及实现）】 https://www.bilibili.com/video/BV1fo4y1K7Rw/?share_source=copy_web&vd_source=c0697661320dab63e5710ea1fb58458f

线性图像滤波

线性，是指最终生成的像素值是由邻域像素值线性混合而成

均值滤波

高斯滤波

时间复杂度

O(HWNN) -> O(2HWN)

二维滤波，如果在数学上具有可分离性，例如均值滤波、高斯滤波，可以拆分成两个一维滤波，复杂度从O(HWNN)降低成O(2HWN)

O(HWNN) -> O(HW)

创建积分图，位于 (x,y)(x,y) 处的值，等于原图像从左上角 (0,0)(0,0) 到 (x,y)(x,y) 这个矩形区域内所有像素值的总和。计算量O(HW)。

有了积分图，可以求任意一个矩形内的和，只需要四次加减法。

非线性图像滤波

中值滤波

对kernel内的像素值进行排序取中值作为结果

双边滤波

在做图像增强时会有问题。

用滤波得到低频图

原图-低频图=高频图

输出图像=高频图*2 + 低频图

这样操作时，用双边滤波得到的低频图，会产生伪影。

在靠近边界时，左边是0，右边是255，0 | 255，经过双边滤波后假设得到的是 3 | 252，高频图为 -3 | 3，输出图像为 -3 | 258，靠近边界时暗的地方会更暗，亮的地方会更亮。

引导滤波