Algorithm 1: Guided Filtering algorithm

Input: filtering input image $q$, guidance image $K$, radius $r$, regularization $ϵ$ Output: filtering output $p$ $1:{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_K=f_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}\left(K\right)$ ${\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_q=f_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}\left(q\right)$ ${\hspace{1em}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{r}}_K=f_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}(K.\times K)$ ${\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{r}}_{Kq}=f_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}(K.\times q)$ $2:{\mathrm{v}\mathrm{a}\mathrm{r}}_K={\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{r}}_K-{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_K\times {\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_K$ ${\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{v}}_{Kq}={\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{r}}_{Kq}-{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_K\times {\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_q$ $3:a={\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{v}}_{K_{Kq}}./({\mathrm{v}\mathrm{a}\mathrm{r}}_K+ϵ)$ $b={\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_q-a.\times {\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_K$ $4:{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_a=f_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}\left(a\right)$ ${\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_b=f_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}\left(b\right)$ $5:p={\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_a\cdot \times K+{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}_b$ End for; End for