大家都知道，当一些重大事件发生的时候，我们的网站，可能需要置灰，像是这样：当然，通常而言，全站置灰是非常简单的事情，大部分前端同学都知道，仅仅需要使用一行CSS，就能实现全站置灰的方式。像是这样，我们仅仅需要给HTML添加一个统一的滤镜即可：html{filter:grayscale(.95);-webkit-filter:grayscale(.95);}又或者，使用SVG滤镜，也可以快速实现网站的置灰：//...html{filter:url(#grayscale);}大部分时候，这样都可以解决大部分问题。不过，也有一些例外。譬如，如果我们仅仅需要置灰网站的首屏，而当用户开始滚动页面的时候，
大家都知道，当一些重大事件发生的时候，我们的网站，可能需要置灰，像是这样：当然，通常而言，全站置灰是非常简单的事情，大部分前端同学都知道，仅仅需要使用一行CSS，就能实现全站置灰的方式。像是这样，我们仅仅需要给HTML添加一个统一的滤镜即可：html{filter:grayscale(.95);-webkit-filter:grayscale(.95);}又或者，使用SVG滤镜，也可以快速实现网站的置灰：//...html{filter:url(#grayscale);}大部分时候，这样都可以解决大部分问题。不过，也有一些例外。譬如，如果我们仅仅需要置灰网站的首屏，而当用户开始滚动页面的时候，
知道这个算法应该有很久了，主要当时在意2个事情，一个是这个名字的翻译是在是搞笑，第二是这个算法的效果。不过一直以来都十分好奇这个算法是怎么实现的。因为之前一直无法实际的用基恩士的软件平台用不同的图片去测试这个算法的不同结果，故而无从分析和总结规律，但是恰好最近有朋友能帮这个忙，获得了一些测试数据，也基本分析出了这个算法的大概。我们首先看看这个算法的官方文档的说明： 其中文的参考界面如下图： 参数很多啊。 其中补正方法里有4种方法：平均值补正、中间值补正、阴影补正、高速阴影补正等。当选择平均值补正和中间值补正时，我们发现下面的抽取大小和抽取方向都变
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通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单去噪等），因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究，正因为如此，一些商业软件都提供了类似的功能，比如在halon中，直接的高斯模糊可以用smooth_image实现，但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后，你会发现有以下两个函数： gauss_filter—Smoothusingdiscret
通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单去噪等），因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究，正因为如此，一些商业软件都提供了类似的功能，比如在halon中，直接的高斯模糊可以用smooth_image实现，但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后，你会发现有以下两个函数： gauss_filter—Smoothusingdiscret
目录空间滤波（SpatialFiltering）基于距离的高斯滤波双边滤波（Bilateralfiltering）联合双边滤波（JointBilateralfiltering）[2017]一些改进及优化加速filtering:可分离的高斯滤波加速filtering:a-trouswaveletjitteringoutliersremoval时域滤波（TemporalFiltering）TemporalFiltering一些改进及优化clampingdetection混合irradiance而非colorA-SVGF[2018]估计temporalgradient重建temporalgradie
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