英文：light-wave vibrancy direction chart

釋文：黑十字代表消光部分(消光影)，干涉色色圈代表發生干涉作用部分。因此，欲了解干涉圖的成因，必須首先了解垂直錐形光中入射光波的光率體橢圓半徑在薄片平面上的分布方位，即常光與非常光振動方向的分布方位。這種分布方位圖，通常稱為波向圖。因為光率體橢圓切面半徑方向代表光波垂直該切面入射時，發生雙折射分解形成兩個偏光的振動方向，因而波向圖就是表示光波振動方向的圖解。

1. 保邊圖像平滑

當引導圖G與輸入圖P為同一個圖像的時候，導向圖濾波的效果與雙邊濾波的效果類似，但是不同于雙邊濾波的是，導向圖濾波可以很容易設計一個與濾波半徑無關的優化算法 。其中窗口半徑為平滑半徑，參數

2. 摳圖

當輸入圖P為一個初始的mask圖像時，導向圖濾波的效果類似于摳圖算法，其中窗口半徑為摳圖的半徑，參數

導向圖濾波典型的應用有兩個：保邊圖像平滑，摳圖。

不難看出，導向圖濾波的主要步驟就兩個，計算每個公式中的各種平均值，然后根據平均值計算出

計算平均值可以通過積分圖高效的實現，matlab代碼如下：

矩形濾波代碼（計算窗口平均值）

functionimDst=boxfilter(imSrc,r)%BOXFILTERO(1)timeboxfilteringusingcumulativesum
%
%-DefinitionimDst(x,y)=sum(sum(imSrc(x-r:x r,y-r:y r)));
%-Runningtimeindependentofr;
%-Equivalenttothefunction:colfilt(imSrc,[2*r 1,2*r 1],'sliding',@sum);
%-Butmuchfaster.[hei,wid]=size(imSrc);
imDst=zeros(size(imSrc));%cumulativesumoverYaxis
imCum=cumsum(imSrc,1);
%differenceoverYaxis
imDst(1:r 1,:)=imCum(1 r:2*r 1,:);
imDst(r 2:hei-r,:)=imCum(2*r 2:hei,:)-imCum(1:hei-2*r-1,:);
imDst(hei-r 1:hei,:)=repmat(imCum(hei,:),[r,1])-imCum(hei-2*r:hei-r-1,:);%cumulativesumoverXaxis
imCum=cumsum(imDst,2);
%differenceoverYaxis
imDst(:,1:r 1)=imCum(:,1 r:2*r 1);
imDst(:,r 2:wid-r)=imCum(:,2*r 2:wid)-imCum(:,1:wid-2*r-1);
imDst(:,wid-r 1:wid)=repmat(imCum(:,wid),[1,r])-imCum(:,wid-2*r:wid-r-1);
end