Uma pequena discussão dos detalhes que você pediu:
- σσ
σ
σ
Uma característica importante do filtro bilateral é que os pesos são multiplicados, o que implica que, assim que um peso está próximo de 0, não ocorre suavização. Como exemplo, um gaussiano espacial grande, associado a gaussiano de faixa estreita, alcança uma suavização limitada, embora o filtro tenha uma grande extensão espacial. O peso da faixa exige uma preservação rigorosa dos contornos.
"A norma ou as barras duplas indicam a distância gaussiana na equação. Essa distância é definida por Gσ (|| p - q ||), onde σ é um parâmetro que define a extensão da vizinhança."
Como (i, j) e (k, l) são simplesmente pontos espaciais em uma imagem, eles variarão do início da imagem até o final da imagem. Normalmente, isso depende da sua medida de indexação, por exemplo, em uma matriz, você precisa variar de 0 a 5 para obter uma imagem 5x5. Os valores reais de k são pouco importantes. É o valor relativo que importa muito mais.