图像模糊是一个很常用且重要的处理方式,是很多渲染效果中不可或缺的一个处理环节。最常见的是高斯模糊,基本思路就是卷积的时候利用高斯分布(正态分布)作为权值来影响卷积的效果。
Bilateral Blur(双边滤波):
相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘(Edge Perseving),这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系,但是却并没有考虑像素值之间的相似程度,因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系,同时加入了像素间的相似程度考虑,因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中,bilateral blur常常被用到,比如对SSAO的降噪。
原理:
Bilateral只不过是高斯滤波的升级版,出了考虑把空间位置作为权重以外,还加入了基于相似度的权重因子。
代码实现:
1.基于空间距离的权重因子生成 :
这个是计算距离权重的公式,e-x 是距离,这个值是可以事先生成好,这样就不用计算了。
2.基于相似度的权重因子的生成 :
这里的西格玛和f是像素值之间的差距,其实原理跟距离是一个样的。
3.最终filter颜色的计算 :这个就是做卷积没啥太大意思。
第一张是双边滤波,第二张是圆图片,第三张是高斯滤波。算法没有好坏之分的,各种的适用场景不一样而已。
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