引导滤波代码matlab
时间: 2023-10-21 16:02:09 浏览: 45
引导滤波是一种经典的图像处理方法,其目的是通过保留和增强图像的边缘来去除图像中的噪声。在Matlab中,可以使用以下步骤实现引导滤波。
首先,读入待处理的图像。可以使用imread函数将图像读入Matlab中。
接下来,将彩色图像转化为灰度图像。在Matlab中,可以使用rgb2gray函数将彩色图像转化为灰度图像。
然后,确定引导图像。引导图像是用来指导滤波过程的一张图像,通常是输入图像的梯度图像或者是输入图像的某个特征图像。这里可以选择使用输入图像的梯度图像作为引导图像。
接着,计算引导图像的平均值。可以使用matlab中的imfilter函数进行局部均值滤波来计算平均值。
然后,计算输入图像的平均值。同样使用imfilter函数计算输入图像的局部均值。
接下来,计算输入图像和引导图像的协方差。可以使用matlab中的imfilter函数来计算滤波后的图像的协方差。
最后,计算滤波后的图像。可以使用以下公式计算滤波后的结果:filtered_image = mean_I + (covariance + epsilon) / (mean_G + epsilon) * (input_image - mean_I)。其中,mean_I表示输入图像的局部均值,mean_G表示引导图像的局部均值,covariance表示输入图像和引导图像的协方差,epsilon是一个很小的数值,用来避免除零错误。
以上就是实现引导滤波的Matlab代码的基本步骤。值得注意的是,具体的代码实现可能还需要进行参数调节和对输出结果进行调整,以获得最佳的滤波效果。
相关问题
引导滤波的MATLAB代码
以下是引导滤波的MATLAB代码:
function [filteredSignal] = guidedfilter(I, p, r, eps)
% GUIDEDFILTER O(N) time implementation of guided filter.
% - guidance image: I (should be a gray-scale/single channel image)
% - filtering input image: p (should be a gray-scale/single channel image)
% - local window radius: r
% - regularization parameter: eps
%
% References:
% [1] K. He, J. Sun, and X. Tang, "Guided Image Filtering,"
% IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
% Vol. 35, No. 6, pp. 1397-1409, June 2013.
% [2] http://kaiminghe.com/eccv10/
%
% Author: Kaiming He
% Email: kaiminghe@gmail.com
% Date: 04/17/2012
% Precompute mean values
mean_I = boxfilter(I, r) ./ (r^2);
mean_p = boxfilter(p, r) ./ (r^2);
mean_Ip = boxfilter(I.*p, r) ./ (r^2);
mean_II = boxfilter(I.*I, r) ./ (r^2);
% Compute covariance matrix of I and p in each local patch.
cov_Ip = mean_Ip - mean_I .* mean_p;
var_I = mean_II - mean_I .* mean_I;
% Compute a and b
a = cov_Ip ./ (var_I + eps);
b = mean_p - a .* mean_I;
% Compute mean value of a and b in each local patch
mean_a = boxfilter(a, r) ./ (r^2);
mean_b = boxfilter(b, r) ./ (r^2);
% Compute filtered output
filteredSignal = mean_a .* I + mean_b;
end
注意:以上代码仅供参考,使用时请自行验证。
引导滤波图像融合matlab
基于引用、[2]和的描述,我可以为您解答关于引导滤波图像融合的问题。引导滤波图像融合是一种利用导向滤波方法将多个图像进行融合的技术。在这种方法中,通过计算像素显著性和图像空间连续性来确定图像的权重,然后使用导向滤波来重建权重图。导向滤波可以通过对原始图像进行拉普拉斯和高斯滤波来实现。
具体步骤如下:
1. 分别对待融合的图像进行拉普拉斯和高斯滤波,以获取高频细节和低频信息。
2. 对高频细节进行一次高斯滤波,以去除噪声影响。
3. 计算图像的像素显著性和空间连续性,用于构建不同图像的权重。
4. 使用导向滤波来重建权重图,根据不同层的融合,可以使用不同的参数进行滤波。
5. 将权重图与原始图像进行加权融合,得到最终的融合图像。
在Matlab中,可以使用guidedfilter函数来实现导向滤波。示例代码如下:
```
eps1 = 0.3^2;
eps2 = 0.03^2;
for i = 1:3
Wb1(:,:,i) = guidedfilter(im1(:,:,i), P1(:,:,i), 8, eps1);
Wb2(:,:,i) = guidedfilter(im2(:,:,i), P2(:,:,i), 8, eps1);
Wd1(:,:,i) = guidedfilter(im1(:,:,i), P1(:,:,i), 4, eps2);
Wd2(:,:,i) = guidedfilter(im2(:,:,i), P2(:,:,i), 4, eps2);
end
```
这样,您就可以使用导向滤波图像融合的方法来融合两个图像并得到最终的结果。
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