王爱齐

(大连交通大学 理学院，辽宁 大连 116028)*

0 引言

由于受到设备和环境等噪声的干扰，图像在获取和传输的过程中，不可避免的会受到噪声的污染，从而影响图像的质量，给图像分割、目标识别和分类等后续处理带来困难.因此，尽可能的减弱噪声的干扰，使图像更有利于后续工作是图像处理的基本任务.

一般来说，图像去噪可分为两大类:线性方法和非线性方法.线性(卷积)滤波，如平均滤波［1］、高斯滤波［2］等，方法简单，速度快，但滤除噪声的同时，也会造成过光滑现象，使得图像的边缘模糊.因此，为了避免产生过光滑效果，研究者提出了许多非线性滤波方法，其中，双边滤波(Bilateral Filter，BF)是当前流行的一种边缘保持滤波方法.

双边滤波器最初由Aurich和Weule［3］提出，被称为“非线性高斯滤波器”.后来 Tomasi和Manduchi［4］重新讨论了该方法，并称之为双边滤波器.类似于高斯滤波器，双边率滤波器也定义为像素的局部邻域的加权平均，只是双边滤波器的权重不仅考虑了邻域像素间的几何距离，而且也结合了像素之间灰度(色彩)的相似性.在均匀的平滑区域，由于像素的灰度值变化较小，彼此接近，因此，权重主要由空间距离决定，这时，可以看作是空间域的高斯平滑;而在变化较大的非均匀区域，权重主要由像素间的相似程度决定，这样，在边缘处，同一侧的像素有更大的权重，而另一侧的像素的权重则较小.正是这种双重异性加权机制保证了双边滤波器具有良好的保持边缘的……