matlab引导滤波算法

引导滤波（Guided Filter）是一种基于图像辅助信息的滤波算法，在Matlab中可以通过使用“imguidedfilter”函数实现。

引导滤波算法的目标是保留图像的细节信息，同时抑制图像的噪声和平滑区域的过度平滑。它利用了输入图像的辅助信息，如引导图像，以控制滤波器的平滑程度。引导图像可以是原始图像的某个亮度通道或者梯度图像等。

在Matlab中，可以使用以下语句调用“imguidedfilter”函数进行引导滤波：

J = imguidedfilter(I, guide, radius, eps);

其中，I是输入图像，guide是引导图像，radius是滤波器的半径，eps是滤波器的平滑程度。该函数返回滤波后的图像J。可以通过调整radius和eps的值来控制滤波器的效果。

相关问题

matlab引导滤波算法例子

下面是一个在Matlab中使用引导滤波算法对一幅图像进行滤波的例子：

% 读入图像
I = imread('lena.png');

% 生成引导图像
guide = rgb2gray(I);

% 对图像进行引导滤波
radius = 5;
eps = 0.01;
J = imguidedfilter(I, guide, radius, eps);

% 显示滤波前后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(J);
title('Guided Filtered Image');

在这个例子中，我们首先读入一幅图像，并将其转换为灰度图像作为引导图像。然后，我们调用“imguidedfilter”函数对输入图像进行引导滤波，其中半径为5，平滑程度为0.01。最后，我们将滤波前后的图像显示在同一张图上，以比较滤波效果。

需要注意的是，在实际使用中，引导图像的选择对滤波效果有很大的影响，需要根据具体应用场景进行选择。同时，引导滤波算法的计算复杂度较高，对于大尺寸图像需要进行优化处理。

用Matlab写加权引导滤波算法

加权引导滤波算法（Weighted Guided Filter）是一种图像增强滤波算法，它可以将原始图像的细节信息和光滑信息分离开来，对细节信息进行增强，从而得到更好的图像效果。下面是一个用MATLAB实现加权引导滤波算法的示例代码：

function output = weighted_guided_filter(input, guidance, radius, epsilon, lambda)
% input: 输入图像（灰度图）
% guidance: 引导图像（灰度图或彩色图像）
% radius: 邻域半径
% epsilon: 正则化参数
% lambda: 权值参数

% 转换为double类型
input = im2double(input);
guidance = im2double(guidance);

% 图像均值和方差
mean_I = boxfilter(input, radius);
mean_p = boxfilter(guidance, radius);
mean_Ip = boxfilter(input.*guidance, radius);
cov_Ip = mean_Ip - mean_I .* mean_p;

% 方差和协方差
mean_II = boxfilter(input.*input, radius);
var_I = mean_II - mean_I .* mean_I;
a = cov_Ip ./ (var_I + epsilon);

% 权值和均值
mean_a = boxfilter(a, radius);
mean_b = mean_p - mean_a .* mean_I;

% 输出图像
mean_b = imresize(mean_b, size(input));
mean_a = imresize(mean_a, size(input));
output = mean_a .* input + mean_b;

% 辅助函数：盒子滤波器
function imDst = boxfilter(imSrc, r)
[height, width] = size(imSrc);
imDst = zeros(size(imSrc));

% 水平方向滤波
cum = cumsum(imSrc, 2);
imDst(:, 1:r+1) = cum(:, 1+r:2*r+1);
imDst(:, r+2:width-r) = cum(:, 2*r+2:width) - cum(:, 1:width-2*r-1);
imDst(:, width-r+1:width) = repmat(cum(:, width), 1, r) - cum(:, width-2*r:width-r-1);

% 垂直方向滤波
cum = cumsum(imDst, 1);
imDst(1:r+1, :) = cum(1+r:2*r+1, :);
imDst(r+2:height-r, :) = cum(2*r+2:height, :) - cum(1:height-2*r-1, :);
imDst(height-r+1:height, :) = repmat(cum(height, :), r, 1) - cum(height-2*r:height-r-1, :);
end

end

其中，`input`表示输入图像，`guidance`表示引导图像，`radius`表示邻域半径，`epsilon`表示正则化参数，`lambda`表示权值参数。函数中使用了一个名为`boxfilter`的辅助函数，它实现了盒子滤波器，用于计算图像均值和方差。将上述代码保存为一个M文件，即可在MATLAB中调用该函数进行加权引导滤波。