r=16; [hei, wid] = size(I); N = boxfilter(ones(hei, wid), r); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels. mean_I = boxfilter(I, r) ./ N; mean_p = boxfilter(p, r) ./ N; mean_Ip = boxfilter(I.*p, r) ./ N; cov_Ip = mean_Ip - mean_I .* mean_p; % this is the covariance of (I, p) in each local patch. mean_II = boxfilter(I.*I, r) ./ N; var_I = mean_II - mean_I .* mean_I; %weight epsilon=(0.001*(max(p(:))-min(p(:))))^2; r1=1; N1 = boxfilter(ones(hei, wid), r1); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels. mean_I1 = boxfilter(I, r1) ./ N1; mean_II1 = boxfilter(I.*I, r1) ./ N1; var_I1 = mean_II1 - mean_I1 .* mean_I1; chi_I=sqrt(abs(var_I1.*var_I)); weight=(chi_I+epsilon)/(mean(chi_I(:))+epsilon); gamma = (4/(mean(chi_I(:))-min(chi_I(:))))*(chi_I-mean(chi_I(:))); gamma = 1 - 1./(1 + exp(gamma)); %result a = (cov_Ip + (eps./weight).*gamma) ./ (var_I + (eps./weight)); b = mean_p - a .* mean_I; mean_a = boxfilter(a, r) ./ N; mean_b = boxfilter(b, r) ./ N; q = mean_a .* I + mean_b; end function imDst = boxfilter(imSrc, r)

时间: 2024-02-06 15:03:54 浏览: 26
这段代码实现了什么功能? 这段代码实现了导向滤波器的过程,用于图像去噪和图像锐化等。具体来说,代码中首先定义了一个窗口大小r,然后根据窗口大小r计算出每个局部块的大小N,并使用boxfilter函数对输入图像I和引导图像p进行均值滤波,得到图像的平均值mean_I和引导图像的平均值mean_p,以及图像和引导图像的乘积的平均值mean_Ip,用于计算协方差cov_Ip和方差var_I。 接着,通过设置一个权值epsilon,使用boxfilter函数对输入图像I进行均值滤波,得到图像的平均值mean_I1和平方和的平均值mean_II1,用于计算协方差的平方和chi_I。然后,根据chi_I和epsilon计算权重weight和gamma,其中gamma是一个调节因子,用于调整协方差的影响。最后,根据协方差cov_Ip、方差var_I、权重weight和调节因子gamma计算出滤波后的图像q,并输出结果。 该函数中还定义了一个名为boxfilter的函数,用于对输入图像进行均值滤波。
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matlab中quartimg=zeros(wid/2+1,hei/2+1)

在MATLAB中,您可以使用以下代码创建一个名为quartimg的全零数组: ```matlab quartimg = zeros(wid/2 + 1, hei/2 + 1); ``` 这将创建一个大小为`(wid/2 + 1)`x`(hei/2 + 1)`的二维数组,并将所有元素初始化为零。请确保在使用此代码之前将`wid`和`hei`替换为适当的值。

a = imread('e:\i_lena.JPG'); b = rgb2gray(a); [wid,hei]=size(b); %4 倍减采样 quartimg = zeros(wid/2+1,hei/2+1); i1 = 1; j1 = 1; for i=1:2:wid for j=1:2:hei quartimg(i1,j1) = b(i,j); j1 = j1 + 1; end i1 = i1 + 1; j1 = 1; end figure imshow(uint8(quartimg))逐句解释这些代码

这段代码是MATLAB代码,实现了对一张彩色图像进行了灰度化处理,并进行了4倍减采样(即将原图像的宽高分别缩小至原来的1/2)。以下是逐句解释: ```matlab a = imread('e:\i_lena.JPG'); ``` 读取名为`i_lena.JPG`的彩色图像,并将其存储在变量`a`中。 ```matlab b = rgb2gray(a); ``` 将变量`a`中的彩色图像转换为灰度图像,并将其存储在变量`b`中。 ```matlab [wid,hei]=size(b); ``` 获取灰度图像`b`的宽度和高度,并分别存储在变量`wid`和`hei`中。 ```matlab quartimg = zeros(wid/2+1,hei/2+1); ``` 创建一个大小为`(wid/2+1)`$\times$`(hei/2+1)`的全零矩阵,并将其存储在变量`quartimg`中。这个矩阵将用于存储减采样后的图像。 ```matlab i1 = 1; j1 = 1; for i=1:2:wid for j=1:2:hei quartimg(i1,j1) = b(i,j); j1 = j1 + 1; end i1 = i1 + 1; j1 = 1; end ``` 进行4倍减采样操作。首先,双重循环遍历灰度图像`b`的像素,其中`i`和`j`分别表示像素在行和列上的坐标。在每个坐标位于奇数行列的像素位置上,将其的值存储到`quartimg`的对应位置上。 ```matlab figure imshow(uint8(quartimg)) ``` 将减采样后的图像显示出来。注意,由于`quartimg`中的元素值为浮点型,因此需要将其转换为整型再进行显示。这里使用`uint8`函数将其转换为8位无符号整型。`figure`函数用于创建一个新的窗口并显示图像。`imshow`函数用于显示图像。

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