基于向导滤波（GFF）的图像融合算法，根据这个帮我写一个较为完善的C++代码

基于向导滤波（Guided Filter for Image Fusion，简称GFF）是一种图像融合技术，它结合了指导图和滤波器的概念，用于提高融合结果的质量。下面是一个简单的C++代码示例，演示如何使用GFF进行图像融合，假设我们已经有了两个输入图像`src1`和`src2`，以及一个指导图像`guide`：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

// GFF函数实现
cv::Mat guidedFilter(const cv::Mat& src, const cv::Mat& guide, int r, double eps) {
    cv::Size kernelSize = cv::Size(2 * r + 1, 2 * r + 1);
    cv::Mat mean_guide, cov Guide;
    cv::filter2D(guide, mean_guide, -1, cv::Mat(), cv::Point(-r,-r), r+1, cv::BORDER_DEFAULT);
    cv::filter2D(guide, cov, -1, guide, cv::Point(-r,-r), r+1, cv::BORDER_DEFAULT);
    
    // Calculate the mean of the source image in the neighborhood
    cv::Mat mean_src;
    cv::filter2D(src, mean_src, -1, cv::Mat(), cv::Point(-r,-r), r+1, cv::BORDER_DEFAULT);
    
    // Compute the covariance matrix
    cv::Mat corr = (mean_src - mean_guide).t() * (src - mean_src) / (src.size().area() - 1);
    
    // Apply alpha blending with guidance
    cv::Mat result;
    result.create(src.size(), src.type());
    cv::copyTo(src, result);
    cv::addWeighted(result, (1 - eps / (eps + corr.at<double>(0,0))), guide, eps / (eps + corr.at<double>(0,0)), 0, result);
    return result;
}

int main() {
    // Load your images here, e.g., cv::imread("src1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); for grayscale images.
    cv::Mat src1, src2, guide;
    // Assume src1 and src2 are already loaded, then call GFF fusion
    cv::Mat fused_image = guidedFilter(src1, src2, 5, 0.01); // Choose r and eps values based on your requirements
    
    // Save the fused image
    cv::imwrite("fused_image.jpg", fused_image);
    
    return 0;
}

请注意，这是一个简化的示例，实际应用中你可能需要对输入图像进行预处理，并根据具体需求调整r（半径）和eps（稳定性参数）。此外，这里没有包含错误处理和文件读写部分，你可能需要添加适当的异常处理。