双边滤波算法matlab的代码实现

双边滤波算法（Bilateral Filter）是一种非线性图像平滑技术，它结合了空间域和灰度值域的信息，能够在保持边缘细节的同时进行平滑处理。在MATLAB中，你可以使用`imgaussfilt`函数结合自定义权重函数来实现双边滤波。以下是一个简单的代码示例：

function filtered_img = bilateralFilter(img, sigma_spatial, sigma_color)
    % 计算颜色空间的高斯核
    [height, width, channels] = size(img);
    colorSpace = zeros(height, width, channels, 2); % 假设我们使用RGB
    for c = 1:channels
        colorSpace(:, :, c, :) = img(:,:,c) - mean(img(:,:,c));
    end
    colorKernel = fspecial('gaussian', [sigma_color*2+1, sigma_color*2+1], sigma_color);
    
    % 计算空间域的高斯核
    spatialKernel = fspecial('gaussian', [sigma_spatial*2+1, sigma_spatial*2+1], sigma_spatial);
    
    % 创建加权平均的二维数组
    weights = spatialKernel .* exp(-0.5 * (colorKernel.^2));
    weights = weights ./ sum(weights(:)); % 归一化权重
    
    % 应用双边滤波
    filtered_img = imfilter(img, weights, 'replicate');
end

% 使用方法：
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片路径
sigma_spatial = 5; % 空间平滑程度
sigma_color = 50; % 颜色平滑程度
filtered_img = bilateralFilter(img, sigma_spatial, sigma_color);
imshow(filtered_img);

在这个代码中，`sigma_spatial`控制空间滤波的强度，`sigma_color`控制颜色滤波的强度。`imfilter`函数用于滤波操作，`replicate`边界处理方式用于保持边缘信息。