matlab双边滤波代码

以下是一个基本的 MATLAB 双边滤波器代码：

function output = bilateralFilter(input, sigma_d, sigma_r)
    [rows, cols] = size(input);
    output = zeros(rows, cols);
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            Wp = 0;
            filtered = 0;
            for k = max(1, i-2*sigma_d):min(rows, i+2*sigma_d)
                for l = max(1, j-2*sigma_d):min(cols, j+2*sigma_d)
                    wd = sqrt((k-i)^2 + (l-j)^2);
                    wr = abs(input(k,l) - input(i,j));
                    w = exp(-(wd^2)/(2*sigma_d^2)) * exp(-(wr^2)/(2*sigma_r^2));
                    filtered = filtered + input(k,l)*w;
                    Wp = Wp + w;
                end
            end
            output(i,j) = filtered / Wp;
        end
    end
end

该函数输入三个参数：输入图像 `input`，空间域标准差 `sigma_d` 和灰度值域标准差 `sigma_r`。输出为双边滤波后的图像 `output`。

在该函数中，我们首先遍历输入图像中的每个像素。对于每个像素，我们将在其周围的一个固定大小的窗口内计算每个像素的权重，该权重是由像素之间的空间距离和灰度值之间的差异组合而成的。然后，我们将使用这些权重对像素进行加权平均，以获得双边滤波器输出中该像素的值。 最后，我们将这个值存储在输出图像中。

值得注意的是，该代码中的窗口大小是由 `sigma_d` 控制的，这意味着如果您想要更广泛地考虑像素之间的空间距离，则应增加 `sigma_d` 的值。 同样地，如果您希望更多地考虑像素之间的灰度值之间的差异，则应增加 `sigma_r` 的值。