一.算法产生缘由
双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。 均值滤波、中值滤波和高斯滤波，都属于各向同性滤波，它们对待噪声和图像的边缘信息都采取一样的态度，结果，噪声被磨平的同时，图像中具有重要地位的边缘、纹理和细节也同时被抹平了，这是我们所不希望看到的。具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显，为了解决这个问题，人们陆续提出了一些算法来把图像边缘和噪声区别对待，比如双边滤波和导向滤波。
二.算法原理
双边滤波器中，输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合，
权重系数w(i,j,k,l)取决于定义域核
和值域核
的乘积
同时考虑了空间域与值域的差别。一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，只考虑了空间域差别，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显；α-截尾均值滤波器，去掉百分率为α的最小值和最大之后剩下像素的均值作为滤波器，只考虑了值域差别。
三.OpenCv库函数介绍
OpenCV提供了函数bilateralFilter来进行双边滤波，函数原型如下：
C++: void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT )
参数意义如下:
src:输入图像
dst:输出图像
d:滤波邻域直径。如果这个值设为负数，那么这个值由参数sigmaColor计算出。
sigmaColor：滤波的色彩空间参数。这个值越大，代表滤波计算邻域内有更多的色彩权重。
sigmaSpace：滤波的距离空间参数。这个值越大，代表当颜色距离相同时，会有更多的点被影响到。如果参数d>0，则邻域大小由d指定，否则，d是sigmaSpace的一个比例结果。
四.效果截图
