高斯双边模糊是一种更高级的图像模糊方法。

1. 原理

• 它在考虑空间距离（像素位置）的同时，还考虑了像素值的差异（灰度或颜色差异）。传统的高斯模糊（只考虑空间距离）主要是根据像素离中心像素的远近分配权重，而双边模糊在此基础上，对于与中心像素值差异较大的像素，会进一步降低其权重。

• 例如，在处理图像边缘时，边缘一侧的像素和另一侧的像素值差异较大，双边模糊会使这些像素对边缘像素的影响变小，从而在模糊的同时更好地保留边缘细节。

2. 公式及权重计算（简单理解）

• 它有两个高斯函数来计算权重。一个是空间域高斯函数，和普通高斯模糊类似，用于考虑像素的空间距离。另一个是值域高斯函数，用于考虑像素值的差异。最终的权重是这两个高斯函数计算出的权重的乘积。

• 假设空间域高斯函数计算出的某像素权重为，值域高斯函数计算出的权重为，那么该像素的最终权重。

3. 应用场景

• 常用于需要保留边缘细节的模糊处理。比如在人像摄影中，当想要模糊背景同时保持人物边缘清晰时，高斯双边模糊是很好的选择。它也用于对图像进行高质量的降噪处理，因为它可以避免在去除噪声的同时模糊掉重要的细节。

API

bilateralFilter(src, dst, d, sigmaColor, sigmaSpace[, borderType])。

• src：输入图像，即要进行双边模糊处理的原始图像，可以是彩色图像或者灰度图像。

• dst：输出图像，用来存储双边模糊后的图像。如果不指定，函数会自动创建一个合适的输出图像。

• d：表示在滤波时每个像素邻域的直径。如果这个值为非正数，它会根据sigmaSpace参数自动计算。一般来说，较大的值会使模糊效果更明显，但计算速度可能会变慢。

• sigmaColor：颜色空间滤波器的标准差。这个参数衡量了像素值（如RGB值）之间的差异。较大的值意味着更多的颜色混合，模糊效果更明显。

• sigmaSpace：坐标空间滤波器的标准差。它决定了根据像素位置进行模糊的程度，较大的值会使较远的像素也对中心像素产生较大的影响。

• borderType（可选）：用于处理图像边界的像素，和其他滤波函数中的边界类型类似，比如复制边界像素、反射边界像素等。

void QUickdemo::Bifilter_Blur(Mat& image) {
    Mat dstImage;

bilateralFilter(image, dstImage, 0, 100, 10);
    // 使用 bilateralFilter 函数对输入图像 image 进行双边高斯模糊处理，结果存储在 dstImage 中。
    // 第一个参数为输入图像，第二个参数为输出图像，第三个参数为像素邻域直径，这里设置为 0，表示自动计算。
    // 第四个参数为颜色空间滤波器的标准差，这里设置为 100，表示颜色差异较大时权重下降较快。
    // 第五个参数为坐标空间滤波器的标准差，这里设置为 10，表示根据像素位置进行模糊的程度适中。
    imshow("双边高斯模糊", dstImage);
}