使用Matlab實現美顏功能（雙邊濾波器）

借用一張lena小姐的圖

題外話 lena小姐的全圖真的 ***

可以看出美顏效果還是明顯的，下面進行過程實現

保留邊界細節，模糊變化不明顯的區域

我們知道高斯濾波器可以起到模糊影象的作用，而上述的過程是選擇性地進行模糊，在這裡是對影象的灰度變化進行乙個判斷，達到模糊該模糊的地方，並保留邊緣的細節

這裡可以推斷，我們需要乙個高斯濾波器和乙個反映灰度判斷的矩陣，來處理高斯濾波器各個位置的權重。

獲取

img0 = imread(

%控制高斯濾波器大小的引數
sigma1 =3;
%控制高斯濾波器的標準差
sigma2 =
0.04
;%控制灰度的敏感性，越大的灰度差，權重越小
%模板補零，便於卷積操作，不然會使得區域出現黑邊
img = double(padarray(img0,
[tempsize,tempsize],0
))/255
;%色彩通道提取
imgr = img(:,
:,1)
;imgg = img(:,
:,2)
;imgb = img(:,
:,3)
;

function out = b_filter(img,tempsize,sigma0,sigma1)

%高斯濾波器模板定義
gauss = fspecial(
'gauss',2
*tempsize+
1,sigma0)
;[m,n]
= size(img)
;for i =
1+ tempsize : m - tempsize
for j =
1+ tempsize : n - tempsize
% 提取處理區域得到梯度敏感矩陣
% img(i - tempsize:i + tempsize,j - tempsize:j + tempsize)
% 為卷積區域，img(i,j)
)為卷積中心點
% 得到灰度差值矩陣，並用高斯函式處理為灰度差越大則最終數值越小的權重矩陣
temp =
abs(img(i - tempsize:i + tempsize,j - tempsize:j + tempsize)
- img(i,j));
temp = exp(
-temp.^2
/(2*sigma1^2)
);%將權重矩陣與高斯濾波器相乘，得到雙邊濾波器，並將權值和化為一
filter
= gauss.
*temp;
filter
=filter
/sum
(filter(:
));% 卷積求和
img(i,j)
=sum
(sum
((img(i - tempsize:i + tempsize,j - tempsize:j + tempsize).*
filter))
);end
end 
out = img;
end

最終顯示

figure(1)

subplot(
121)
imshow(img0)
subplot(
122)
% 只顯示彩色區域，去除黑邊
磨皮美顏用在lena小姐上效果還是不是太明顯，換一張圖
 
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