可以自适应获取滤波窗口大小的导向滤波matlab代码

可以通过计算图像梯度的标准差，来自适应地获取导向滤波的窗口大小。具体实现步骤如下：

1. 首先计算图像的梯度，可以使用`imgradientxy`函数来计算。

2. 然后计算梯度的标准差，可以使用`std2`函数来计算。

3. 根据梯度标准差计算滤波窗口大小。我们可以根据经验设置一个比例系数，例如设置为2或3。然后将梯度标准差乘以这个系数得到滤波窗口大小。

4. 最后使用`imguidedfilter`函数进行导向滤波。

下面是一个示例代码：

I = imread('cameraman.tif');
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 计算图像的梯度
[Gx, Gy] = imgradientxy(J);
G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);

% 计算梯度标准差
sigmaG = std2(G);

% 计算滤波窗口大小
scale = 2;
wsize = ceil(scale*sigmaG);

% 进行导向滤波
output = imguidedfilter(J, G, 'NeighborhoodSize', wsize);

% 显示滤波前后的图像
figure, imshow(J), title('Noisy image')
figure, imshow(output), title('Filtered image')

在上述代码中，我们首先使用`imnoise`函数添加高斯噪声，然后使用`imgradientxy`函数计算图像的梯度。接着，使用`std2`函数计算梯度的标准差，然后根据经验设置一个比例系数，并将梯度标准差乘以这个系数得到滤波窗口大小。最后，使用`imguidedfilter`函数进行导向滤波，并使用`imshow`函数显示滤波前后的图像。