1、rolling guildance 的作用
rolling guildance filter的作用在於解決了其他濾波器在平滑紋理或區域細節時出現的物體輪廓或邊界丟失的問題，其他比如雙邊濾波器或者高斯濾波器通常會一律平滑處理掉，容易丟失重要信息，而rolling guildance filter 則可以高效率地解決這類問題
2、roling guildance 思想的關鍵步驟
首先進行細節紋理的處理，此時會產生J1圖像，之後再利用J1圖像進行迭代，通過類似於引導濾波的思想（不知道理解地對不對）對圖像進行邊界恢復處理，之後不斷利用迭代出來的圖像進行處理會發現，邊界的清晰度會越來越高，同時小區域的紋理也去除了，文中的edge recovery 用得容易理解
效果對比圖：
可以很直觀的看見，隨着迭代次數的加深，物體的輪廓信息更加地清晰和完整，自己在看的時候也在想爲什麼隨着迭代次數的加深，運行時間仍然不是很多，（個人的理解，僅僅是猜想，還沒有去運行源碼，等運行之後再更新）我自己想的是因爲他進行迭代的時候類似於guilded filter 的思想，即引導濾波，而引導濾波的算法複雜度是線性的，所以即使迭代次數增多，並不會對運行時間造成很大的影響
現在的理解還很粗淺很粗淺，後面會持續更新理解的
--------------------------------------------------------繼續更新自己的理解-----------------------------------------------------
1、rolling guildance 作用的補充
（1）首先是特徵增強，表現爲恢復相應的紋理結構，自己理解爲輪廓處理的逆運算，官網上效果圖如下：
表現爲加強了所需要的細節紋理結構
（2）可以達到不同程度地濾波處理，根據迭代的次數加深，濾波處理的程度越深
（3）紋理的細節提取，之前沒想懂爲什麼rgf既可以消除紋理又可以提取邊緣，原圖減去濾波處理後的圖就剩下紋理圖了，還是自己zz了
（4)提升了canny算法的效果，是邊緣提取的信息更加有效，過濾掉不必要的信息
其他的作用都類似，算法的強大之處還是在於處理時間上有了大大的提高，但具體怎麼提高的還有待我進一步思考
--------------------------------請原諒一位才進入科研的大一的學生的不足---------------------------------------------------