OpenCV CUDA模块图像处理------双边滤波的GPU版本函数bilateralFilter()

• 操作体系：ubuntu22.04
  
• OpenCV版本：OpenCV4.9
  
• IDE:Visual Studio Code
  
• 编程语言：C++11
  

算法形貌

该函数在 GPU 上执行双边滤波操作，是一种非线性平滑滤波器，能够在 保留边缘的同时去除噪声。
函数原型

1. void cv::cuda::bilateralFilter        
2. (
3.         InputArray          src,
4.         OutputArray          dst,
5.         int          kernel_size,
6.         float          sigma_color,
7.         float          sigma_spatial,
8.         int          borderMode = BORDER_DEFAULT,
9.         Stream &          stream = Stream::Null()
10. )                

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参数

• src 源图像。支持的条件为：通道数不等于 2，且图像深度不能是 CV_8S、CV_32S 和 CV_64F。
  
• dst 目标图像（输出图像）。
  
• kernel_size 滤波核窗口巨细。
  
• sigma_color 颜色空间中的滤波参数（标准差），用于控制颜色差异的影响水平。
  
• sigma_spatial 坐标空间中的滤波参数（标准差），用于控制空间距离的影响水平。
  
• borderMode 边界类型。具体细节请拜见 borderInterpolate 函数。目前支持的边界模式包罗：
  
  
  
  • BORDER_REFLECT101
    
  • BORDER_REPLICATE
    
  • BORDER_CONSTANT
    
  • BORDER_REFLECT 和 BORDER_WRAP
    
  
  
• stream 用于异步执行的流（Stream）。若使用默认值 Stream::Null()，则函数为同步执行。
  

代码示例

1. #include <iostream>
2. #include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
3. #include <opencv2/opencv.hpp>
5. int main()
6. {
7.     // Step 1: 读取图像
8.     cv::Mat h_img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_COLOR );
9.     if ( h_img.empty() )
10.     {
11.         std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;
12.         return -1;
13.     }
15.     // Step 2: 将图像上传到 GPU
16.     cv::cuda::GpuMat d_img, d_dst;
17.     d_img.upload( h_img );
19.     // Step 3: 执行双边滤波
20.     int kernel_size     = 5;
21.     float sigma_color   = 25.0f;
22.     float sigma_spatial = 30.0f;
23.     int borderMode      = cv::BORDER_DEFAULT;
25.     cv::cuda::bilateralFilter( d_img, d_dst, kernel_size, sigma_color, sigma_spatial, borderMode );
27.     // Step 4: 下载结果并显示
28.     cv::Mat h_dst;
29.     d_dst.download( h_dst );
31.     cv::imshow( "Original", h_img );
32.     cv::imshow( "Denoised (Bilateral)", h_dst );
33.     cv::waitKey( 0 );
35.     return 0;
36. }

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运行结果

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