顏色雙邊過濾

Question

我通常理解僅使用灰度圖像時雙邊過濾背後的概念。我讀過this website on bilateral filtering和它討論的論文。

我的主要問題是：如何確定顏色的相似性？兩個RGB值的相似性是它們的R值，G值和B值的相似性的總和/乘積/其他操作嗎？如果是這種情況，那麼分別確定相似性並過濾每個通道是否合理？

謝謝

Answer 1

我檢查了你的鏈接，而答案就在那裏。它首先討論轉換到CIE實驗室色彩空間。然後計算點之間的歐幾里德距離，即 distance = sqrt(L*L + a*a + b*b)

Here是一個對XYZ，RGB和LAB色彩空間有幾種轉換公式的站點。

Answer 2

RGB值的歐氏距離不是對感知顏色相似性的好估計。

你鏈接的頁面說上面這個問題如下：

事實上，雙邊濾波器允許適當組合三個色條帶，並且在合併空間測量像素之間的距離光度。此外，通過在CIE-Lab色彩空間中使用歐幾里得距離，可以使這種組合距離與感知的不相似性密切對應。

因此，嘗試在CIE-Lab色彩空間中使用歐幾里德距離。

最好 拉爾斯

Answer 3

CIE-Lab色空間測量顏色之間的距離，工作正常。但是將RGB數據轉換爲這些色彩空間需要時間，這對於實時應用程序（尤其是移動應用程序）來說並不理想。

我有支票opencv和GPUImage的代碼。

opencv代碼使用RGB通道之和的差值。

距離=（R1 + G1 + B1） - （R2 + G2 + B2）

GPUImage在GPU使用運行很好確切每個通道的歐幾里德距離。

discante = SQRT（（R1-R2）^ 2 +（G1-G2）^ 2 +（B1-B2）^ 2）

在實際場景中

（我開發一種實時雙邊濾波器應用在手機上），這兩種方法的作用相似。我相信不是將RGB轉換爲CIE-Lab色彩空間，而是使用上面的方法就足夠了。