matlab 加权导向滤波

加权导向滤波（Weighted Guided Filter）是一种图像滤波算法，用于平滑图像并保留边缘信息。它是基于导向滤波（Guided Filter）的改进版本，通过引入权重矩阵来调整滤波过程中的平滑程度。

在Matlab中，可以使用以下函数来实现加权导向滤波：

output = guidedfilter_color(I, p, r, eps)

其中，`I`是输入图像，`p`是引导图像，`r`是滤波窗口的半径，`eps`是控制平滑程度的参数。函数返回的`output`是滤波后的图像。

加权导向滤波的原理是通过计算输入图像和引导图像之间的相关性来调整滤波过程中的权重。具体而言，对于每个像素点，滤波窗口内的像素值与引导图像对应位置的像素值之间的相关性越高，该像素点在滤波过程中的权重就越大。

相关问题

matlab加权均值滤波算法

Matlab中的加权均值滤波算法可以通过以下代码实现：

function output = weighted_mean_filter(input, mask_size, weights)
% input: 输入图像
% mask_size: 滤波器大小，必须为奇数
% weights: 权重矩阵，大小与滤波器大小相同

% 获取输入图像的大小
[height, width] = size(input);

% 计算滤波器中心
center = floor(mask_size / 2) + 1;

% 初始化输出图像
output = zeros(height, width);

% 对每个像素进行滤波
for i = center : height - center + 1
    for j = center : width - center + 1
        % 获取当前像素周围的像素
        neighbors = input(i - center + 1 : i + center - 1, j - center + 1 : j + center - 1);
        
        % 计算加权均值
        weighted_neighbors = neighbors .* weights;
        output(i, j) = sum(weighted_neighbors(:)) / sum(weights(:));
    end
end

其中，weights为权重矩阵，可以根据需要自行定义。例如，可以使用高斯分布来定义权重矩阵，代码如下：

function weights = gaussian_weights(sigma, mask_size)
% sigma: 高斯分布的标准差
% mask_size: 滤波器大小，必须为奇数

% 计算高斯分布的模板
center = floor(mask_size / 2) + 1;
[x, y] = meshgrid(1 : mask_size, 1 : mask_size);
x = x - center;
y = y - center;
template = exp(-(x .^ 2 + y .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));

% 归一化
weights = template / sum(template(:));

使用方法如下：

% 读取图像
input = imread('lena.jpg');

% 定义权重矩阵
sigma = 1;
mask_size = 3;
weights = gaussian_weights(sigma, mask_size);

% 进行加权均值滤波
output = weighted_mean_filter(input, mask_size, weights);

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(input); title('原图');
subplot(1, 2, 2); imshow(output); title('加权均值滤波');

基于加权中值滤波的滚动导向滤波matlab代码

以下是基于加权中值滤波的滚动导向滤波的 MATLAB 代码示例：

function output = rolling_guided_filter(input, guidance, radius, epsilon, q)
% input: 输入图像
% guidance: 引导图像
% radius: 滤波器半径
% epsilon: 正则化项
% q: 中值滤波器的权重

% 初始化输出图像
output = zeros(size(input));

% 对每个像素应用滤波
for i = 1:size(input, 1)
    for j = 1:size(input, 2)
        % 计算滤波器边界
        rmin = max(i-radius, 1);
        rmax = min(i+radius, size(input,1));
        cmin = max(j-radius, 1);
        cmax = min(j+radius, size(input,2));
        
        % 提取局部窗口
        input_window = input(rmin:rmax, cmin:cmax);
        guidance_window = guidance(rmin:rmax, cmin:cmax);
        
        % 计算权重和中值
        weights = exp(-((guidance_window - guidance(i,j)).^2)./(epsilon^2));
        median_val = weighted_median(input_window, weights, q);
        
        % 计算输出像素值
        output(i,j) = median_val;
    end
end

end

function median_val = weighted_median(input, weights, q)
% input: 输入向量
% weights: 权重向量
% q: 权重中值

% 将输入向量和权重向量按升序排序
[sorted_input, idx] = sort(input(:));
sorted_weights = weights(idx);

% 计算累计权重
cumulative_weights = cumsum(sorted_weights);

% 找到权重中值位置
median_idx = find(cumulative_weights >= q, 1, 'first');

% 如果没有找到权重中值位置，则返回最大值
if isempty(median_idx)
    median_idx = numel(input);
end

% 返回权重中值
median_val = sorted_input(median_idx);

end

这个函数接受输入图像 `input` 和引导图像 `guidance`，并基于加权中值滤波进行滚动导向滤波，使用指定的半径 `radius`、正则化项 `epsilon` 和权重中值 `q`。输出是滤波后的图像 `output`。

注意，这里的加权中值滤波使用了自定义函数 `weighted_median`，它接受一个输入向量 `input`、一个权重向量 `weights` 和一个权重中值 `q`，并返回加权中值。该函数使用指定的权重向量对输入向量进行排序，并计算累计权重，然后找到权重中值位置并返回加权中值。