图像双边滤波matlab代码

下面是一个简单的 Matlab 代码示例，用于实现图像的双边滤波：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 定义滤波器参数
sigma_r = 20; % 范围参数
sigma_s = 20; % 空间参数

% 双边滤波
filtered_img = bfilter2(img, sigma_r, sigma_s);

% 显示结果
imshow(filtered_img);

在上面的代码中，我们使用了一个名为 `bfilter2` 的函数，它是由 Pascal Getreuer 编写的一个 Matlab 函数，用于实现双边滤波。你可以在网上找到该函数的源代码，并将其保存到 Matlab 工作目录中，以便在代码中使用。

如果你想了解更多关于双边滤波的信息，请查看相关的文献或网络资源。

相关问题

图像双边滤波MATLAB程序

双边滤波是一种常见的图像滤波技术，可以在保持边缘信息的同时进行图像平滑处理。下面是MATLAB中实现图像双边滤波的示例程序：

function [img_filtered] = bilateral_filter(img, sigma_spatial, sigma_range)

    % 转化为灰度图像
    if (size(img, 3) == 3)
        img = rgb2gray(img); 
    end
    
    % 初始化输出图像
    img_filtered = zeros(size(img));
    
    % 计算空间域权重
    [X, Y] = meshgrid(-ceil(3*sigma_spatial):ceil(3*sigma_spatial));
    spatial_weight = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_spatial^2));
    
    % 填充边界
    img_padding = padarray(img, [ceil(3*sigma_spatial) ceil(3*sigma_spatial)], 'replicate');
    
    % 迭代处理每个像素
    for i = 1:size(img, 1)
        for j = 1:size(img, 2)
            % 获取当前像素及其邻域
            patch = img_padding(i:i+2*ceil(3*sigma_spatial), j:j+2*ceil(3*sigma_spatial));
            center = patch(ceil(3*sigma_spatial)+1, ceil(3*sigma_spatial)+1);
            % 计算灰度值域权重
            range_weight = exp(-(patch-center).^2/(2*sigma_range^2));
            % 计算双边滤波权重
            bilateral_weight = range_weight .* spatial_weight(1:size(patch, 1), 1:size(patch, 2));
            bilateral_weight = bilateral_weight / sum(bilateral_weight(:));
            % 对当前像素进行滤波
            img_filtered(i, j) = sum(bilateral_weight(:) .* patch(:));
        end
    end
    
    % 调整输出图像大小
    img_filtered = img_filtered(ceil(3*sigma_spatial)+1:end-ceil(3*sigma_spatial), ceil(3*sigma_spatial)+1:end-ceil(3*sigma_spatial));
    
end

该程序的输入参数包括：

- `img`：待滤波的图像，可以是灰度图像或RGB图像；
- `sigma_spatial`：空间域标准差；
- `sigma_range`：灰度值域标准差。

该程序的输出为双边滤波后的图像。在程序中，首先将RGB图像转换为灰度图像，然后计算空间域权重和灰度值域权重，并计算它们的乘积得到双边滤波权重。最后对每个像素进行滤波，得到输出图像。

双边滤波matlab代码

下面是一个简单的双边滤波的 MATLAB 代码：

function [output] = bilateralFilter(input, spatial_sigma, intensity_sigma)
% 双边滤波函数
% input: 输入图像
% spatial_sigma: 空间域标准差
% intensity_sigma: 强度域标准差
% output: 输出图像

% 计算图像行列数
[rows, cols] = size(input);

% 初始化输出图像
output = zeros(rows, cols);

% 遍历图像每个像素
for i = 1:rows
    for j = 1:cols
        % 初始化权重和像素值
        weight_sum = 0;
        pixel_sum = 0;
        
        % 遍历周围像素
        for k = max(1, i - 2*spatial_sigma):min(rows, i + 2*spatial_sigma)
            for l = max(1, j - 2*spatial_sigma):min(cols, j + 2*spatial_sigma)
                % 计算空间距离和强度距离
                spatial_distance = sqrt((k - i)^2 + (l - j)^2);
                intensity_distance = abs(input(k, l) - input(i, j));
                
                % 计算权重
                weight = exp(-spatial_distance^2 / (2*spatial_sigma^2) - intensity_distance^2 / (2*intensity_sigma^2));
                
                % 更新权重和像素值
                weight_sum = weight_sum + weight;
                pixel_sum = pixel_sum + weight * input(k, l);
            end
        end
        
        % 更新输出像素值
        output(i, j) = pixel_sum / weight_sum;
    end
end

该代码实现了一个简单的双边滤波函数，输入为一个灰度图像，输出为双边滤波后的图像。其中 spatial_sigma 和 intensity_sigma 分别为空间域和强度域的标准差。