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。