应用平滑滤波器（双边、高斯、对比）和色彩空间
Applying smoothing filters (Bilateral, Gauss, vs.) and Colorspaces
在对图像进行平滑处理时，我应该使用哪种颜色-space 版本（灰度、RGB、HSV 等）来应用高斯和双边等滤镜以获得最佳的去噪效果？有没有普遍的趋势，还是在不同的情况下会发生变化？
此外，对于图像处理中的阴影去除，您建议使用什么滤镜和颜色-space？
您应该始终对 RGB 颜色应用滤镜 space。一些其他颜色 space 也有意义，例如 CIE-XYZ（它只是 RGB 颜色 space 的旋转）和 CIE-Lab（它是 XYZ 的非线性变换，但欧氏距离仍然有意义）。
颜色 space 如 HSV 和类似颜色有一个分量（色调），它是一个角度。这里的欧几里德距离没有意义：10 度和 350 度的平均值应该导致 0 度，但会产生 180 度：过滤时你会得到各种无意义的颜色。
对于线性滤波器（例如高斯滤波器），您可以分别独立地过滤每个 RGB 通道。只要应用于每个通道的滤波器内核相同，结果就是正确的。
然而，对于非线性滤镜，单独过滤每个通道会导致错误的颜色。例如，双边滤波器需要在每个像素点构造一个核。必须将相同的内核应用于该像素的每个通道，以防止对象边缘出现假色。
对于阴影去除，您可以拉平亮度，即转换为 HSV，设置一个常量 V，然后转换回 RGB。但与此同时，这会破坏所有对比。一个简单的滤镜无法区分阴影和真实的颜色变化。
在对图像进行平滑处理时，我应该使用哪种颜色-space 版本（灰度、RGB、HSV 等）来应用高斯和双边等滤镜以获得最佳的去噪效果？有没有普遍的趋势，还是在不同的情况下会发生变化？
此外，对于图像处理中的阴影去除，您建议使用什么滤镜和颜色-space？
您应该始终对 RGB 颜色应用滤镜 space。一些其他颜色 space 也有意义，例如 CIE-XYZ（它只是 RGB 颜色 space 的旋转）和 CIE-Lab（它是 XYZ 的非线性变换，但欧氏距离仍然有意义）。
颜色 space 如 HSV 和类似颜色有一个分量（色调），它是一个角度。这里的欧几里德距离没有意义：10 度和 350 度的平均值应该导致 0 度，但会产生 180 度：过滤时你会得到各种无意义的颜色。
对于线性滤波器（例如高斯滤波器），您可以分别独立地过滤每个 RGB 通道。只要应用于每个通道的滤波器内核相同，结果就是正确的。
然而，对于非线性滤镜，单独过滤每个通道会导致错误的颜色。例如，双边滤波器需要在每个像素点构造一个核。必须将相同的内核应用于该像素的每个通道，以防止对象边缘出现假色。
对于阴影去除，您可以拉平亮度，即转换为 HSV，设置一个常量 V，然后转换回 RGB。但与此同时，这会破坏所有对比。一个简单的滤镜无法区分阴影和真实的颜色变化。