matlab红外引导滤波

在Matlab中，可以使用红外引导滤波来对红外图像进行噪声平滑和边缘保留处理。红外引导滤波是一种改进的导向滤波算法，它结合了高斯滤波和双边滤波的特点，能够在保持边缘信息的同时有效地去除噪声。

在实现红外引导滤波之前，首先需要加载红外图像并进行预处理。可以使用Matlab中的load_images函数加载红外图像，并使用boxfilter函数对图像进行模糊处理。然后，可以使用GFF函数对模糊后的图像进行导向滤波处理。最后，使用imshow函数显示滤波后的图像。

以下是一个示例代码，展示了如何在Matlab中进行红外引导滤波：

clc,clear I = load_images( '.\Sourceimages\colourset',1);
F = GFF(I);
figure,imshow(F);

这段代码中，load_images函数用于加载红外图像，GFF函数用于进行红外引导滤波处理，imshow函数用于显示滤波后的图像。具体的函数实现可以参考引用\[1\]中提供的代码。

红外引导滤波在图像融合中具有良好的噪声平滑和边缘保留特性，相比于传统的高斯滤波和双边滤波，它能够更好地保护细节信息。然而，红外引导滤波也存在一些问题，例如可能引入细节“光晕”。为了解决这些问题，还出现了一些改进的红外引导滤波算法和结合红外引导滤波的应用算法，可以参考引用\[2\]中提供的相关内容。

总之，红外引导滤波是一种在Matlab中可以使用的图像处理技术，它能够在保持边缘信息的同时对红外图像进行噪声平滑处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【图像融合】基于matlab导向滤波图像融合【含Matlab源码 1959期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/125699127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于自适应引导滤波器的红外增强算法总结（1）](https://blog.csdn.net/weixin_43498765/article/details/129406321)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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