bilateral filter

응용도 많고 하지만, 계산 코스트가 무지 막지 하다

그 덕분에 최적화로 논문이 많이 나온듯

마치 jpeg2000 과 sift 보는 듯; 

tone mapping에 쓰이던데 게임에서 쓰는 것과 차이가 멀까. 

단순 리니어 지역 매핑이 아니라 결과가 더 나은가

아님 multi exposer 지원해서?

필터 자체는 non-linear로 분리가 안되는데, 막상 불리해도 de-noising 결과는 괜찮은 듯

히에로그래피 앤진에서 소스를 제공한다

BilateralSeparableCS.hlsl

그냥 gasussian separate에 color sigma만 추가한거다

노이즈 제거는 되는건 확인 했다. 외각의 사각형 테두리 결과가 차이나던데 그빼곤 이미지 하나론 문제 없어 보인다

저 소스의 문제라면 space part 의 kernel 이 7로 고정되어있기 땜시 이미지가 크다면 소용이 없다

결국 kernel 을 키워야하는데 ...

최신 연구에 가까워 질수록 애매해지고 선택 가능한건 늘어가는건 어쩔 수 없는 듯

de-noisng 이라는 특성상 중복 제거시 noise가 줄긴 준다.

나머지 특징도 그냥 가우시안처럼 적용가능할 듯 

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/modules/cudaimgproc/src/bilateral_filter.cpp

http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=bilateralfilter#bilateralfilter

오픈 CV의 선택은 space sigma 의 1.5 를 radius로 하거나 별도의 kernel size를 입력으로 받는거다

어짜피 space 부분이 0이되면 효과가 없으니, 적당한 해결책 같다만

맥이 아니니 테스트하기 귀찮네;