双边滤波 Python：图像模糊与细节保留的完美平衡

双边滤波是一种常用的图像处理技术，它能够在模糊图像的同时保留图像的细节。本文将介绍双边滤波的原理和实现，并提供使用Python进行双边滤波的示例代码。

双边滤波的原理

双边滤波在进行图像模糊的同时，考虑了像素之间的空间距离和像素值的相似性。它通过对图像中每个像素的邻域像素进行加权平均来获得最终的滤波结果。

具体而言，双边滤波使用一个高斯权重函数来衡量像素之间的空间距离，用一个相似性函数来衡量像素值的相似性。这两个函数分别被称为空间域核和灰度域核。通过将这两个核函数的乘积作为权重，对邻域像素进行加权平均，可以得到滤波后的像素值。

双边滤波的数学表达式如下：

I_filtered(x, y) = (1 / W_p) * ∑[G_s(||(x, y) - (x', y')||) * G_r(|I(x, y) - I(x', y')|) * I(x', y')]

其中，(x, y)表示当前像素的坐标，(x', y')表示邻域像素的坐标，I(x, y)和I(x', y')分别表示当前像素和邻域像素的灰度值，G_s和G_r分别表示空间域核和灰度域核，W_p表示归一化因子。<