CN105608684A - 双边数字图像滤波器的加速方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种双边数字图像滤波器的加速方法和系统，其中，该方法至少包括：根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数生成截断空间核函数和颜色核函数；利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数；利用维数提升方法来将由截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器变为一个定义在三维空间中的数字图像滤波器；利用三维核滤波器来快速计算定义在三维空间中的数字图像滤波器。通过本发明，解决了将双边数字图像滤波器的计算复杂度降为线性计算复杂度的技术问题。

Description

双边数字图像滤波器的加速方法和系统

技术领域

本发明实施例涉及计算机图形处理技术领域，尤其是涉及一种双边数字图像滤波器的加速方法和系统。

背景技术

双边滤波器是计算机视觉和计算机图形学中最为基本的工具。它的概念首先由Aurich等人在1995年提出，其基本想法就是在颜色域做传统滤波器在空间域所做的事情。因为双边滤波器认为两个颜色接近的像素和两个空间接近的像素具有等同的重要性。所以，与传统滤波器不同，双边滤波器同时考虑了空间相似性和颜色相似性，并因此具有了保边能力。

双边滤波器在像素x＝(x,y)的滤波值是对像素x邻域N_x内的像素值进行加权平均得来的。赋予邻域N_x内像素的权重值反比于像素之间的空间相似性，而正比于像素之间的颜色相似性。令I表示图像，颜色核函数K_r(x)和空间核函数K_s(x)为在整个实轴上对称而在正半轴上递减的函数，则双边滤波器可以写为：

$\hat{I}\left(x\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{y\∈N_x}{K}_s\left(\right||x-y|\left|\right)K_r\left(I\right(x)-I\left(y\right))I\left(y\right)}{{\mathrm{\Σ}}_{y\∈N_x}{K}_s\left(\right||x-y|\left|\right)K_r\left(I\right(x)-I\left(y\right))}$

双边滤波器在立体匹配、曝光/非曝光图像融合、对比度增强等领域拥有广泛的应用。然而，拥有这种能力的代价就是其计算复杂度高达O(|N_x||I|)。其中，|I|表示图像I中像素的个数，|N_x|表示邻域的大小。由于O(|N_x||I|)依赖于N_x的大小，那么双边滤波器的计算时间将会随着N_x的增加而不断的增加。那么，当N_x很大时，将不得不花费数分钟来等待最终的结果。而这在像立体匹配、视频抽象等一系列时间敏感型应用中是不可接受的。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种双边数字图像滤波器的加速方法，其至少部分地解决了如何在线性复杂度内快速计算双边数字图像滤波器的问题。此外，还提供一种双边数字图像滤波器的加速系统。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了以下技术方案：

一种双边数字图像滤波器的加速方法，所述方法至少包括：

根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，生成截断空间核函数和颜色核函数；

利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，得到三维核滤波器，其中，所述N取正整数；

利用维数提升方法，将由所述截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器转换为三维空间中的数字图像滤波器；

利用所述三维核滤波器计算所述三维空间中的数字图像滤波器。

根据本发明的另一个方面，还提供一种双边数字图像滤波器的加速系统。所述系统至少包括：

截断模块，用于根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，生成截断空间核函数和颜色核函数；

处理模块，用于利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，得到三维核滤波器，其中，所述N取正整数；

维数提升模块，用于利用维数提升方法，将由所述截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器转换为三维空间中的数字图像滤波器；

三维核滤波模块，用于利用所述三维核滤波器计算所述三维空间中的数字图像滤波器。

与现有技术相比，上述技术方案至少具有以下有益效果：

本发明实施例根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数生成与其相对应的截断空间核函数和颜色核函数，再求得截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，之后利用维数提升方法来将由截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器变为一个定义在三维空间中的数字图像滤波器，最后利用三维核滤波器来快速计算前面所得到的定义在三维空间中的数字图像滤波器，从而得到一个线性计算复杂度的双边数字图像滤波器的加速方法。其中，对截断空间核函数和截断颜色核函数的最优N项逼近可以精确的逼近原始函数。联合利用维度提升技术与三维核滤波器，从而可以在不降低计算效率的情况下，提升加速算法的逼近精度。通过实验验证，本发明实施例与现有其它方法相比，不但计算效率高，计算精度也有提升。

当然，实施本发明的任一产品不一定需要同时实现以上所述的所有优点。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其它优点可通过在所写的说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的方法来实现和获得。

需要说明的是，发明内容部分并非旨在标识出请求保护的主题的必要技术特征，也并非是用来确定请求保护的主题的保护范围。所要求保护的主题不限于解决在背景技术中提及的任何或所有缺点。

附图说明

图1为根据一示例性实施例示出的双边数字图像滤波器的加速方法的流程示意图；

图2为根据本发明实施例的不同快速双边滤波加速方法的定性比较示意图；

图3a为不同快速双边滤波加速方法在相似性指数方面的比较结果示意图；

图3b为不同快速双边滤波加速方法在峰值信噪比方面的比较结果示意图；

图4a为根据一示例性实施例示出的原始的高动态图像；

图4b为利用基于主分量的加速算法进行高动态图像压缩所得到的结果示意图；

图4c为根据一示例性实施例进行高动态压缩得到的结果示意图；

图4d为图4b的局部放大显示示意图；

图4e为图4c的局部放大显示示意图；

图5为根据一示例性实施例示出的不同加速算法在纹理区域所产生的不同滤波效果的比较结果示意图；

图6为根据一示例性实施例示出的双边数字图像滤波器的加速系统的结构示意图；

图7为根据一示例性实施例示出的截断模块的结构示意图；

图8为根据一示例性实施例示出的处理模块的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例对本发明实施例解决的技术问题、所采用的技术方案以及实现的技术效果进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，并不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下，所获的所有其它等同或明显变型的实施例均落在本发明的保护范围内。本发明实施例可以按照权利要求中限定和涵盖的多种不同方式来具体化。

需要说明的是，在下面的描述中，为了方便理解，给出了许多具体细节。但是很明显，本发明的实现可以没有这些具体细节。

为了在线性复杂度内完成双边数字图像滤波器的计算，本发明实施例提出了一种方法，将双边滤波器的计算复杂度从O(|N_x||I|)降到O(|I|)，使其计算复杂度仅与图像像素的个数有关。

图1示例性地示出了一种双边数字图像滤波器的加速方法的流程示意图。如图1所示，该方法可以包括步骤S1至步骤S4。

步骤S1：根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，生成截断空间核函数和颜色核函数。

步骤S1具体包括：

步骤S1.1：根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数K_s(x)，选取使得K_s(x)＞0.001的区间。定义空间核函数K_s(x)的截断空间核函数为在此区间上的取值与K_s(x)相同，而在此区间外的取值为零。

步骤S1.2：根据原始双边数字图像滤波器的颜色核函数K_r(x)，选取使得K_r(x)＞0.001的区间。定义颜色核函数K_r(x)的截断颜色核函数为在此区间上的取值与K_r(x)相同，而在此区间外的取值为零。

步骤S2：利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，得到三维核滤波器。

其中，一个函数的最优N项逼近指的是将此函数在一组正交基上分解，由前N个最大系数及其对应的正交基函数所构成的线性组合。

步骤S2还包括：步骤S2.1至步骤S2.3。

S2.1：将截断空间核函数在哈尔正交基上展开；选取由前N个最大系数及其对应的哈尔正交基函数所构成的线性组合作为的最优N项逼近。其中，N取正整数。

下面详细说明获得最优N项逼近的过程。

根据以下公式计算哈尔系数，并选取其中前N个最大的哈尔系数：

$c_0=\frac{1}{4T^2}{\∫}_{-T}^T{\∫}_{-T}^T{K}_s^T(x,y)\mathrm{\φ}\left(x\right)\mathrm{\φ}\left(y\right)dxdy$

其中，φ(x)和是哈尔函数，而是空间核函数K_s(x)的逆函数。

令和分别表示从哈尔系数集合{c₀}、 和中选取出的系数，则的最优N项逼近可以记为：

由于φ(x)φ(y)、和都可以被若干二维核函数的线性组合表示出来，故：

$K_s^T\left(x\right)\≈\underset{c_j\∈{\mathrm{\Λ}}^s}{\Σ}{c}_j{\stackrel{\·\·}{B}}_j\left(x\right)$

其中，c_j表示的系数；Λ^s表示c_j所组成的集合。

对截断空间核函数在正交哈尔函数上进行展开。其中，正交哈尔函数包括：哈尔尺度函数φ(x)、哈尔母函数哈尔导出函数

哈尔尺度函数φ(x)定义为：

$\mathrm{\φ}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& -T\≤x\≤T\\ 0& otherwise\end{array}\right.$

哈尔母函数定义为：

哈尔导出函数

其中，j是非负整数，k∈{-2^j-1，…，-1，1，…，2^j-1}。

S2.2：将截断颜色核函数为在截断三角函数正交基上展开。选取由前N个最大系数及其对应的截断三角函数正交基函数所构成的线性组合作为的最优N项逼近。

下面对此进行详细说明。

根据以下公式计算哈尔系数，并选取其中前N个最大的哈尔系数：

$a_0=\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T{K}_r\left(x\right)dx$

$a_j=\frac{1}{T}{\∫}_{-T}^T{K}_r\left(x\right)cos\left(\frac{\mathrm{\π}j}{T}x\right)dx$

$b_j=\frac{1}{T}{\∫}_{-T}^T{K}_r\left(x\right)sin\left(\frac{\mathrm{\π}j}{T}x\right)dx$

其中，是颜色核函数K_r(x)的逆函数。由于在实际情况中，颜色核函数K_r(x)是偶函数，所以b_j＝0。选取前N个最大系数就是从集合{a₀}∪{a_j}中选取前N个最大系数。

令Λ^r表示所选取出的系数，则：

$K_r^T\left(x\right)\≈\underset{a_k\∈{\mathrm{\Λ}}^r}{\Σ}{a}_{k}cos\left(\frac{\mathrm{\π}k}{T_r}x\right)\stackrel{\·}{B}\left(x\right)$

$\stackrel{\·}{B}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& -T\≤x\≤T\\ 0& otherwise\end{array}\right.$

其中，是定义在区间[-T,T]上的盒函数。

对截断颜色核函数在正交截断三角函数上进行展开。其中，正交截断三角函数包括：截断正弦函数和截断余弦函数。

截断余弦函数cos^T(x)定义为：

${\cos }^T\left(x\right)=cos\left(x\right)\stackrel{\·}{B}\left(x\right)$

截断正弦函数sin^T(x)定义为：

${\sin }^T\left(x\right)=sin\left(x\right)\stackrel{\·}{B}\left(x\right)$

S2.3：引入辅助变量和三维辅助图像，将由截断空间核和颜色核的最优N项逼近所定义出的核函数转换为在辅助图像上进行线性卷积的三维核函数，其具体包括：

令x＝(x,y)表示二维图像上的一个坐标点，N_I(x)表示区间[I(x)-T_r,I(x)+T_r]，则利用空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近，双边数字图像滤波器的分子可以化简为：

$\begin{array}{c}\underset{y\∈N_x}{\Σ}{K}_s\left(\right||x-y|\left|\right)K_r\left(I\right(x)-I(y\left)\right)I\left(y\right)\\ \≈g_k^c\left(x\right)\underset{a_k\∈{\mathrm{\Λ}}^r}{\Σ}\underset{c_j\∈{\mathrm{\Λ}}^s}{\Σ}{a}_k{c}_j\underset{z\∈N_{I\left(x\right)}}{\Σ}\underset{y\∈N_x^j}{\Σ}{F}_c^1(y,z)\\ +g_k^s\left(x\right)\underset{a_k\∈{\mathrm{\Λ}}^r}{\Σ}\underset{c_j\∈{\mathrm{\Λ}}^s}{\Σ}{a}_k{c}_j\underset{z\∈N_{I\left(x\right)}}{\Σ}\underset{y\∈N_x^j}{\Σ}{F}_s^1(y,z)\end{array}$

其中， 和

同理，令则双边数字图像滤波器的分母可以化简为：

$\begin{array}{c}\underset{y\∈N_x}{\Σ}{K}_s\left(\right||x-y|\left|\right)K_r\left(I\right(x)-I(y\left)\right)\\ \≈g_k^c\left(x\right)\underset{a_k\∈{\mathrm{\Λ}}^r}{\Σ}\underset{c_j\∈{\mathrm{\Λ}}^s}{\Σ}{a}_k{c}_j\underset{z\∈N_{I\left(x\right)}}{\Σ}\underset{y\∈N_x^j}{\Σ}{F}_c^2(y,z)\\ +g_k^s\left(x\right)\underset{a_k\∈{\mathrm{\Λ}}^r}{\Σ}\underset{c_j\∈{\mathrm{\Λ}}^s}{\Σ}{a}_k{c}_j\underset{z\∈N_{I\left(x\right)}}{\Σ}\underset{y\∈N_x^j}{\Σ}{F}_s^2(y,z)\end{array}$

步骤S3：利用维数提升方法，将由截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器转换为三维空间中的数字图像滤波器。

步骤S4：利用三维核滤波器计算三维空间中的数字图像滤波器。

利用三维核滤波器的快速算法来对最优N项逼近来代替原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数所得到的三维滤波器进行快速计算，具体包括：

将和解释为四个三维盒滤波器。

利用区域累加表快速计算三维核滤波器的滤波结果。

综上所述，本发明实施例提出了一种快速计算双边滤波器的方法。此方法可以在不降低逼近精度的情况下，减少计算时间，并能提升计算效率。

下面举例对本发明实施例提出的方法予以验证。

图2示例性地示出了不同快速双边滤波加速方法的定性比较结果。每一列图像表示在不同参数下得到的结果。从定性比较中，可以容易地看出来，与其它加速算法相比较，本发明实施例可以在一个很宽广的参数范围内都得到很好的逼近结果。

图3a、图3b分别示出了不同快速双边滤波加速方法在相似性指数、峰值信噪比方面的比较结果。坐标轴表示了双边滤波器的两个参数。PSNR和SSIM越大说明逼近的质量越好。从图中可以很容易的发现，无论是PSNR还是SSIM指数，本发明实施例提供的方法在一个很大的参数变化范围内都取得最大值。这从定量的角度说明了，我们方法的优越性。本发明实施例可以应用于取得传统滤波方法失效的场合，对于提高数字图像处理能力，生成新的滤波效果具有相当高的应用价值。

图4a至图4e分别为根据本发明实施例示出的不同加速算法在进行高动态图像压缩时所产生的量化噪声的比较结果示意图。从左往右，图4a是原始的高动态图像。从中我们可以看出由于图像明暗分布不均，从而造成图像显示质量低下。图4b是利用基于主分量的加速算法进行高动态图像压缩所得到的结果。图4c是利用我们的加速算法进行高动态压缩得到的结果。图4d和图4e分别是对图4b和图4c的局部放大显示。从中我们可以看见图4e中存在明显的量化噪声。

图5为根据一示例性实施例示出的不同加速算法在纹理区域所产生的不同滤波效果的比较结果示意图。从左往右，第一列图像是原始未滤波图像。第二列图像是利用基于核分离的加速计算方法所得到的滤波结果。第三列图像是我们的方法所得到滤波结果。比较第二列和第三列图像，我们可以很容易的看出基于核分离的加速计算方法会在水平方向和竖直方向产生明显的滤波噪声，进而降低了图像质量。

本实施例中将各个步骤按照上述先后次序的方式进行了描述，本领域技术人员可以理解，为了实现本实施例的效果，不同的步骤之间不必按照这样的次序执行，其可以同时执行或执行次序颠倒，这些简单的变化都在本发明的保护范围之内。

基于与方法实施例相同的技术构思，还提供了一种双边数字图像滤波器的加速系统。如图6所示，该系统60至少包括：截断模块61、处理模块62、维数提升模块63和三维核滤波模块64。其中，截断模块61用于根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，生成截断空间核函数和颜色核函数。处理模块62用于利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，得到三维核滤波器，其中，所述N取正整数。维数提升模块63用于利用维数提升方法，将由所述截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器转换为三维空间中的数字图像滤波器。三维核滤波模块64用于利用所述三维核滤波器计算所述三维空间中的数字图像滤波器。

在一个可选的实施例中，如图7所示，所述截断模块70包括：第一截断子模块71和第二截断子模块72。其中，第一截断子模块71用于根据所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数K_s(x)，选取使得K_s(x)＞0.001的区间，定义所述K_s(x)的截断空间核函数为在所述区间上的取值与所述K_s(x)相同，且所述在所述区间外的取值为零。第二截断子模块72用于根据所述原始双边数字图像滤波器的颜色核函数K_r(x)，选取使得K_r(x)＞0.001的区间，定义所述K_r(x)的截断颜色核函数为在所述区间上的取值与所述K_r(x)相同，且所述在所述区间外的取值为零。

在一个可选的实施例中，所述处理模块80具体包括：第一处理子模块81、第二处理子模块82和第三处理子模块83。其中，第一处理子模块81用于将所述截断空间核函数在所述哈尔正交基上展开，选取由前N个最大系数及其对应的哈尔正交基函数所构成的线性组合作为所述截断空间核函数的最优N项逼近。第二处理子模块82用于将所述截断颜色核函数在所述截断三角函数正交基上展开，选取由前N个最大系数及其对应的截断三角函数正交基函数所构成的线性组合作为的最优N项逼近。第三处理子模块83用于引入辅助变量和三维辅助图像，将由截断空间核和颜色核的最优N项逼近所定义出的核函数转换为在辅助图像上进行线性卷积的三维核函数。

上述系统实施例可以用于执行上述方法实施例，其技术原理、所解决的技术问题及产生的技术效果相似，所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

应指出的是，上面分别对本发明的系统实施例和方法实施例进行了描述，但是对一个实施例描述的细节也可应用于另一个实施例。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。本领域技术人员应该理解：本发明实施例中的模块或者步骤还可以再分解或者组合。例如上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细的介绍。虽然本文应用了具体的个例对本发明的原理和实施方式进行了阐述，但是，上述实施例的说明仅适用于帮助理解本发明实施例的原理；同时，对于本领域技术人员来说，依据本发明实施例，在具体实施方式以及应用范围之内均会做出改变。

需要说明的是：附图中的标记和文字只是为了更清楚地说明本发明，不视为对本发明保护范围的不当限定。

术语“包括”、“包含”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备/装置中还存在另外的要素，即“包括一个”的意思还涵盖“包括另一个”的意思。

本发明实施例的各个步骤可以用通用的计算装置来实现，例如，它们可以集中在单个的计算装置上，例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备或者多处理器装置，也可以分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。因此，本发明不限于任何特定的硬件和软件或者其结合。

本发明实施例提供的方法可以使用可编程逻辑器件来实现，也可以实施为计算机程序软件或程序模块(其包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件或数据结构等等)，例如根据本发明的实施例可以是一种计算机程序产品，运行该计算机程序产品使计算机执行用于所示范的方法。所述计算机程序产品包括计算机可读存储介质，该介质上包含计算机程序逻辑或代码部分，用于实现所述方法。所述计算机可读存储介质可以是被安装在计算机中的内置介质或者可以从计算机主体上拆卸下来的可移动介质(例如：采用热插拔技术的存储设备)。所述内置介质包括但不限于可重写的非易失性存储器，例如：RAM、ROM、快闪存储器和硬盘。所述可移动介质包括但不限于：光存储介质(例如：CD－ROM和DVD)、磁光存储介质(例如：MO)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置ROM的媒体(例如：ROM盒)。

本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明实质内容的情况下，本领域普通技术人员可以想到的任何变形、改进或替换均落入本发明的范围。

尽管上文已经示出、描述和指出了适用于各种实施方式的本发明的基本新颖特征的详细描述，但是将会理解，在不脱离本发明意图的情况下，本领域技术人员可以对系统的形式和细节进行各种省略、替换和改变。

Claims (6)

1.一种双边数字图像滤波器的加速方法，其特征在于，所述方法至少包括：

根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，生成截断空间核函数和颜色核函数；

利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，得到三维核滤波器，其中，所述N取正整数；

利用维数提升方法，将由所述截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器转换为三维空间中的数字图像滤波器；

利用所述三维核滤波器计算所述三维空间中的数字图像滤波器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数生成截断空间核函数和颜色核函数包括：

根据所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数K_s(x)，选取使得K_s(x)＞0.001的区间，定义所述K_s(x)的截断空间核函数为在所述区间上的取值与所述K_s(x)相同，且所述在所述区间外的取值为零；

根据所述原始双边数字图像滤波器的颜色核函数K_r(x)，选取使得K_r(x)＞0.001的区间，定义所述K_r(x)的截断颜色核函数为在所述区间上的取值与所述K_r(x)相同，且所述在所述区间外的取值为零。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，得到三维核滤波器，具体包括：

将所述截断空间核函数在所述哈尔正交基上展开，选取由前N个最大系数及其对应的哈尔正交基函数所构成的线性组合作为所述截断空间核函数的最优N项逼近；

将所述截断颜色核函数在所述截断三角函数正交基上展开，选取由前N个最大系数及其对应的截断三角函数正交基函数所构成的线性组合作为的最优N项逼近；

引入辅助变量和三维辅助图像，将由截断空间核和颜色核的最优N项逼近所定义出的核函数转换为在辅助图像上进行线性卷积的三维核函数。

4.一种双边数字图像滤波器的加速系统，其特征在于，所述系统至少包括：

截断模块，用于根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，生成截断空间核函数和颜色核函数；

处理模块，用于利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数，得到三维核滤波器，其中，所述N取正整数；

维数提升模块，用于利用维数提升方法，将由所述截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器转换为三维空间中的数字图像滤波器；

三维核滤波模块，用于利用所述三维核滤波器计算所述三维空间中的数字图像滤波器。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述截断模块包括：

第一截断子模块，用于根据所述原始双边数字图像滤波器的空间核函数K_s(x)，选取使得K_s(x)＞0.001的区间，定义所述K_s(x)的截断空间核函数为在所述区间上的取值与所述K_s(x)相同，且所述在所述区间外的取值为零；

第二截断子模块，用于根据所述原始双边数字图像滤波器的颜色核函数K_r(x)，选取使得K_r(x)＞0.001的区间，定义所述K_r(x)的截断颜色核函数为在所述区间上的取值与所述K_r(x)相同，且所述在所述区间外的取值为零。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述处理模块具体包括：

第一处理子模块，用于将所述截断空间核函数在所述哈尔正交基上展开，选取由前N个最大系数及其对应的哈尔正交基函数所构成的线性组合作为所述截断空间核函数的最优N项逼近；

第二处理子模块，用于将所述截断颜色核函数在所述截断三角函数正交基上展开，选取由前N个最大系数及其对应的截断三角函数正交基函数所构成的线性组合作为的最优N项逼近；

第三处理子模块，用于引入辅助变量和三维辅助图像，将由截断空间核和颜色核的最优N项逼近所定义出的核函数转换为在辅助图像上进行线性卷积的三维核函数。