バイラテラルフィルターのパラメーターについて

バイラテラルフィルターに関するSzeliskiのComputer Visionブックの一部をお見せしましょう。これらのカーネル定義を解釈する方法がわかりません。

実際の合計では、とlはどのような値をとりますか？たとえば、サイズが5x5のカーネルの場合、kは負のinfと正のinfの間の値を取りますか？または1から5の間（例：matlabプログラミング）？または、-2から2までの値を取りますか？$k$$l$$k$

また、これらの二重棒は、範囲カーネルの定義で何を意味しますか？

あなたが求めた詳細についての小さな議論：

1. $\sigma$$\sigma$

$\sigma$

$\sigma$

両側フィルタリングの重要な特性は、重みが乗算されることです。これは、重みの1つが0に近づくとすぐに、平滑化が発生しないことを意味します。例として、フィルターが大きな空間範囲を持つ場合でも、狭い空間ガウスと結合された大きな空間ガウスは、制限された平滑化を実現します。範囲の重みは、輪郭を厳密に保存します。

「ノルムまたは二重棒は、方程式のガウス距離を示します。この距離は、Gσ（|| p − q ||）によって定義されます。ここで、σは、近傍の拡張を定義するパラメーターです。 "

（i、j）と（k、l）は画像上の単なる空間点であるため、画像の最初から最後まで変化します。通常、これは、たとえばマトリックスのインデックス指標に依存します。5x5の画像の場合、0から5の範囲にする必要があります。k、lの実際の値はほとんど関係ありません。はるかに重要なその相対値。

$k$$l$$-2, 1, 0, 1, 2$

$f(i,j)$$f(k,l)$$\lVert f(i,j) - f(k,l) \rVert^2$