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

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

算法描述

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

void cv::cuda::bilateralFilter 	
(
 	InputArray  	src,
	OutputArray  	dst,
	int  	kernel_size,
	float  	sigma_color,
	float  	sigma_spatial,
	int  	borderMode = BORDER_DEFAULT,
	Stream &  	stream = Stream::Null() 
) 		

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 滤波核窗口大小。

• 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程度。

• 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程度。

• borderMode 边界类型。具体细节请参见 borderInterpolate 函数。目前支持的边界模式包括：

  • 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

#include <iostream>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // Step 1: 读取图像
    cv::Mat h_img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_COLOR );
    if ( h_img.empty() )
    {
        std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // Step 2: 将图像上传到 GPU
    cv::cuda::GpuMat d_img, d_dst;
    d_img.upload( h_img );

    // Step 3: 执行双边滤波
    int kernel_size     = 5;
    float sigma_color   = 25.0f;
    float sigma_spatial = 30.0f;
    int borderMode      = cv::BORDER_DEFAULT;

    cv::cuda::bilateralFilter( d_img, d_dst, kernel_size, sigma_color, sigma_spatial, borderMode );

    // Step 4: 下载结果并显示
    cv::Mat h_dst;
    d_dst.download( h_dst );

    cv::imshow( "Original", h_img );
    cv::imshow( "Denoised (Bilateral)", h_dst );
    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果