技術(shù)特征：

1.一種可用于灰度和彩色圖像的雙邊回歸濾波方法，其特征是：該方法包括如下步驟：

1）這種濾波方法可以用式（1）表示（包括一維雙邊回歸濾波器和二維雙邊回歸濾波器），

（1）

式（1）中h(·)表示空域核函數(shù)（spatial weight），δ (·)表示值域核函數(shù)（range weight），I表示輸入圖像灰度級，S表示點p的鄰域，I_q表示q點像素的灰度值，I_p表示p點像素的灰度值，X_p表示雙邊回歸濾波器在點p的輸出值，X_q表示雙邊回歸濾波器在點q 的輸出值，||q-p||表示像素q和像素p的歐拉距離，是一個實數(shù)，0≤≤1，可以用來控制濾波器的性能，越接近0，濾波器的邊緣保持能力越強(qiáng)，濾波器的平滑效果變差；越接近1，濾波器的邊緣保持能力變差，平滑效果越好，空域核函數(shù)和值域核函數(shù)可以選擇不同的形式，其中一種典型的形式是高斯函數(shù)；

2）式（1）的表達(dá)式一般需要用迭代法求解;式（1）可以改寫為式（2），

（2）

式（2）中t代表迭代次數(shù)，t=0,1,2,3…;求解式（2）需要給X_p⁽⁰⁾、X_q⁽⁰⁾賦予初值;由于X_p⁽⁰⁾、X_q⁽⁰⁾均表示雙邊回歸濾波器的初值，只是下標(biāo)不同，因此只要給所有X_p⁽⁰⁾賦予初值，則X_q⁽⁰⁾的初值也就確定了，因此以下說明均以X_p⁽⁰⁾為例;一種可行的賦予初值的方法是選擇X_p⁽⁰⁾=I_p，也有其他的X_p⁽⁰⁾賦值方法，例如X_p⁽⁰⁾ =med{I_q}，q∈S，med{I_q}表示取序列I_q的中值，這種方法的優(yōu)點是可以更有效地去除椒鹽噪聲;得到X_p的初值后，代入式（4）迭代計算，當(dāng)滿足迭代終止條件時，迭代結(jié)束，此時就可以得到X_p的最終估值，計算過程如下：

（1）首先用某種估計方法，得到X_p的第一次估值X_p⁽⁰⁾，例如取X_p⁽⁰⁾ = I_p；

（2）將X_p估值X_p⁽⁰⁾代入式(4)計算，得到X_p⁽¹⁾，再將X_p⁽¹⁾ 代入式(4)計算，得到X_p⁽²⁾，不斷迭代計算，直到滿足迭代終止條件，迭代結(jié)束；

迭代終止的條件可以有多種選擇，例如當(dāng)滿足條件時，迭代結(jié)束，代表一個很小的數(shù)，X^(t)代表第t次迭代后濾波器輸出的圖像矩陣;這種方法的計算量與的取值有很大關(guān)系，的取值太小，所需的迭代次數(shù)較多，計算量大；頭幾次迭代對X_p的值影響較為明顯，越往后影響小，因此一個更簡單有效的辦法就是預(yù)先設(shè)定雙邊回歸濾波器的迭代次數(shù)，迭代3至5次即可獲得比較好的效果。