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。