Opencv 应用平滑过滤器（双边、高斯、vs）和颜色空间

在平滑图像时，我应该使用哪种颜色空间版本（灰度、RGB、HSV等）的滤镜，如高斯滤镜和双边滤镜，以获得最佳的去噪效果？是否有一个总的趋势，或者在不同的情况下会发生变化

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此外，对于图像处理中的阴影消除，您建议使用什么过滤器和颜色空间？

您应该始终将过滤器应用于RGB颜色空间。其他一些颜色空间也有意义，例如CIE-XYZ（这只是RGB颜色空间的旋转）和CIE Lab（这是XYZ的非线性变换，但欧几里德距离仍然有意义）

HSV和类似的颜色空间有一个组件（色调），即角度。这里欧几里德距离没有意义：10度和350度的平均值应该是0度，但结果是180度：过滤时，你会得到各种不合理的颜色

对于线性滤波器（如高斯滤波器），您可以分别独立地对每个RGB通道进行滤波。只要应用于每个通道的过滤器内核相同，结果就会正确

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然而，对于非线性滤波器，单独过滤每个通道将导致假颜色。例如，双边滤波器需要在每个像素处构造一个内核。同一内核必须应用于该像素处的每个通道，以防止对象边缘出现假颜色。

您应该始终对RGB颜色空间应用过滤器。其他一些颜色空间也有意义，例如CIE-XYZ（这只是RGB颜色空间的旋转）和CIE Lab（这是XYZ的非线性变换，但欧几里德距离仍然有意义）

HSV和类似的颜色空间有一个组件（色调），即角度。这里欧几里德距离没有意义：10度和350度的平均值应该是0度，但结果是180度：过滤时，你会得到各种不合理的颜色

对于线性滤波器（如高斯滤波器），您可以分别独立地对每个RGB通道进行滤波。只要应用于每个通道的过滤器内核相同，结果就会正确

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然而，对于非线性滤波器，单独过滤每个通道将导致假颜色。例如，双边滤波器需要在每个像素处构造一个内核。必须将同一内核应用于该像素处的每个通道，以防止对象边缘出现假颜色。

要去除阴影，可以展平亮度，即转换为HSV，设置恒定V并转换回RGB。但同时，这将破坏所有的对比。简单的滤镜无法区分阴影和真实的颜色变化。

要去除阴影，可以将亮度展平，即转换为HSV，设置恒定的V并转换回RGB。但同时，这将破坏所有的对比。一个简单的过滤器无法区分阴影和真实的颜色变化