這篇論文看了兩天，陸陸續續的看完了。
其實這篇文章主要是對多維圖像濾波優化的一篇文章。
首先這篇文章需要解決的問題是：
R5是什麼呢？R5是指(x, y, R, G, B)的5維空間。
本質上是對以前的濾波算法（比如Bilateral濾波）進行降維優化，並且能保持邊緣。
之前的5-維濾波如下所示，其中F爲5維。
2. 問題解決： 核心的思想是找到一個變換，能達到降維和保持邊緣的目的，基於這個背景提出了Domain Transform.
本文首先在二維信號(x, I(x))上找到一個transform達到保持邊緣信息的目的
對上式中右邊的式子 採用L1-norm, 在spatial 和 intensity域均採用L1-norm和微分->積分得到domain transform的形式
但是這上面有個問題，並沒有能控制intensity 和 spatial的方差參數信息(這兩個信息具體是在bilateral的方差信息，其實就是控制周邊信息對當前像素的影響參數)
考慮到這個因素， domain transform可以更新爲：
最後在ct域上進行濾波，濾波的方式有三種：NC, IC 和RF。
具體的代碼如附件所示。