图像双边滤波matlab代码
时间: 2023-10-03 20:02:21 浏览: 55
下面是一个简单的 Matlab 代码示例,用于实现图像的双边滤波:
```matlab
% 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
双边滤波matlab代码
双边滤波是一种图像滤波方法,可以保留图像的边缘信息,同时去除噪声。在 MATLAB 中,双边滤波可以使用 `bfilter2` 函数实现。下面是一个示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 双边滤波参数设置
diameter = 9; % 滤波器直径
sigma_color = 75; % 颜色空间标准差
sigma_space = 10; % 空间标准差
% 双边滤波
filtered_img = bfilter2(img, diameter, [sigma_color, sigma_space]);
% 显示原图和滤波后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(filtered_img);
title('双边滤波后');
```
在上面的代码中,首先使用 `imread` 函数读取一张图像。然后,通过设置滤波器直径、颜色空间标准差和空间标准差等参数,调用 `bfilter2` 函数进行双边滤波。最后,使用 `subplot` 和 `imshow` 函数显示原图和滤波后的图像。
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:
```matlab
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。