利用三次引导滤波进行三维图像去躁的python代码

以下是一个简单的利用三次引导滤波进行三维图像去噪的Python代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将图像转换为浮点类型，并对图像进行归一化
img = np.float32(img) / 255.0

# 定义三次引导滤波的参数
d = 15
sigmaColor = 0.1
sigmaSpace = 15

# 对图像进行三次引导滤波
filtered = cv2.bilateralFilter(img, d, sigmaColor, sigmaSpace)

# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered)
cv2.waitKey(0)

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利用引导滤波器进行三维图像去躁的python代码

以下是基于引导滤波的三维图像去噪的 Python 代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 读取三维图像，并且加入噪声
img = cv2.imread('image.jpg')
noise = np.random.randn(*img.shape) * 20
img_noisy = np.clip(img+noise, 0, 255).astype(np.uint8)

# 定义引导滤波器的参数
d = 3
sigmaColor = 25
sigmaSpace = 25

# 进行引导滤波
img_denoised = cv2.bilateralFilter(img_noisy, d, sigmaColor, sigmaSpace)

# 显示去噪结果
cv2.imshow('Denoised image', img_denoised)
cv2.waitKey()

请注意，此代码示例仅是引导滤波器的一种实现方法，实际上不同的参数设置可能会产生不同的结果，具体取决于图像本身和滤波器的设计。

Matlab三维图像中值滤波代码

以下是 Matlab 中进行三维图像中值滤波的代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.png');

% 转换为三维数组
img = double(img);
[m, n, p] = size(img);

% 定义窗口大小和中心坐标
w_size = 3;
center_coord = (w_size + 1) / 2;

% 依次处理每个像素
for i = center_coord:m - (w_size - center_coord)
    for j = center_coord:n - (w_size - center_coord)
        for k = center_coord:p - (w_size - center_coord)
            % 提取窗口内的像素
            window = img(i - center_coord + 1:i + center_coord - 1, j - center_coord + 1:j + center_coord - 1, k - center_coord + 1:k + center_coord - 1);

            % 取窗口内像素的中值
            img(i, j, k) = median(window(:));
        end
    end
end

% 将像素值转为 0-255 范围内的整数
img = uint8(img);

% 显示结果
figure();
imshow(img);

以上代码实现了一个简单的 3x3x3 的窗口滑动，以中心像素的值作为窗口内像素的中值。你也可以根据需要调整窗口大小，并尝试使用不同的算法来计算中值。