图像滤波的本质是简化图像的特征信息，在不影响识别的情况下，删减掉一部分特征值不做处理，这个过程又称为图像去噪。滤波在图像处理过程中是平滑线条，处理线与线之间接口的手段。滤波理论按照提取信息的手段可划分为线性非线性两种。线性滤波的算法结构单一，计算量小，但是由于逻辑较为简单，经过程序运行后往往会使图像的分辨率减小；而非线性手段则恰恰相反，它不会损失太多图像的特征信息，降低分辨率，然而作为高精度的代价，势必会提升算法的复杂程度，降低运算速率。所以在实际应用中，我们会将两者结合以达到最大效率。文献综述

2。2。1双边滤波原理 

本文所使用的双边滤波，是一种集去噪和保持边缘平滑于一体的滤波器。它的原理是双边滤波器由基本成分构成：一个是几何空间距离（space），另一个像素差值范围（range），分别为滤波器r和滤波器s [5] 。一些加速策略可以成功的在范围滤波器上实现加速。我们提出方法的可行性不是利用量化的优势，其表面，滤波器r的三角形式可以节省时间，同时滤波器s是不受限制的。同理可提出一个加速方法，即考虑滤波器r的多形式性。但是在本文中，我们采取完全相反的观点并推翻任何对滤波器r的限制。我们通过限制滤波器s来改变双指数滤波器的形式。这就允许设计出可替代运行起来如同a pair of one-tap 形式的递归滤波器的一维双指令滤波器。因此这种结构的滤波器运行速度十分快。