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圖像平滑/降噪: 雙邊濾波

基礎理論: 雙邊濾波是一種非線性濾波技術，特別適合於同時進行邊緣保留的圖像平滑。它考慮到兩種權重：一個基於空間接近度 (與中心像素的距離)，另一個基於像素值的相似性 (例如，顏色強度的差異)。這兩個權重組合起來確保了邊緣不被模糊，同時還能有效地平滑圖像。

舉例: 考慮一個鄰域內的像素。該像素的新值不僅基於其空間鄰近性，還基於與中心像素的色彩相似度。這意味著離中心像素遠的或顏色差異大的像素對結果的影響較小。

接下來，我將使用Python和OpenCV來示範如何使用雙邊濾波進行圖像平滑。

# Apply bilateral filtering for edge-preserving smoothing
bilateral_filtering_image = cv2.bilateralFilter(image, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75)

# Display the original and processed images side by side
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

axes[0].imshow(image)
axes[0].axis('off')
axes[0].set_title('Original Image')

axes[1].imshow(bilateral_filtering_image)
axes[1].axis('off')
axes[1].set_title('Smoothed Image using Bilateral Filtering')

plt.tight_layout()
plt.show()

以下是雙邊濾波的優缺點、建議、策略：

這些資訊應該能夠幫助您更好地了解和應用雙邊濾波。