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双边滤波器的原理分析

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2012年，ICPR出现了Tarel算法的改进版本，用双边 filtering代替了中值滤波 。除雾基础原理:由于大气中悬浮粒子的存在，部分场景光线在到达传感器之前总是会发生散射和折射，导致采集的图像质量下降，场景中目标的可见性减弱 ， 一般的三维点云预处理包括地面点云去除、点云过滤和点云分割 。
【双边滤波器的原理分析】
1、Tarel,FastVisibilityRestorationfromaSingleColororGrayLev...2009，提出了一种基于中值滤波的快速去雾算法 。除雾基础原理:由于大气中悬浮粒子的存在，部分场景光线在到达传感器之前总是会发生散射和折射，导致采集的图像质量下降 ， 场景中目标的可见性减弱 。去雾可以提高对比度 。基本原理是:尘雾图像可以看做两部分:一部分是场景辐射，一部分是尘雾 。只要正确估计出尘雾浓度图，然后从原始图像中减去，就可以得到无雾图 。

缺点:1 。该算法不能应用于所有模糊的图像 。(评估源帽，AFASTSINGLEIMAGEHAZEREMOVAL algo right MUSING着色优先)2 。中值滤波不能很好的去除强边缘附近的雾，而双边滤波可以 。2012年，ICPR出现了Tarel算法的改进版本，用双边 filtering代替了中值滤波 。目标:图像的对比度 。

2、OpenCVPython系列教程4-OpenCV图像处理(上学习目标:OpenCV中有150多种颜色空间转换的方法，这里只讨论两种:HSV的色相范围为 ， 饱和度范围为，取值范围为 。不同的软件使用不同的尺度 。如果您想将OpenCV值与它们进行比较 ， 您需要将这些范围标准化 。HSV和HLV解释运行结果:这个程序的作用是检测蓝色目标，同样，它也可以检测其他颜色目标的结果中的一定噪声 ， 这将在后面的章节中去除 。这是目标跟踪中最简单的方法 。
03D点云数据的预处理是利用有效点云信息进行三维重建和障碍物感知的基础，是三维点云配准和三维点云拼接的前提 。一般的三维点云预处理包括地面点云去除、点云过滤和点云分割，在三维点云数据处理过程中，离群点和噪声点的剔除以及点云数据的配准不仅是点云数据处理的重要环节，也是后期点云数据特征提取和检测的基础 。

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