matlab中图像处理的S-L滤波器代码

S-L滤波器是一种用于图像处理的线性滤波器，可以用于平滑和降噪。下面是在MATLAB中实现S-L滤波器的代码：

function [output_image] = sl_filter(input_image, window_size, lambda)

% 转换为灰度图像
if size(input_image,3) == 3
    input_image = rgb2gray(input_image);
end

% 将图像转换为双精度类型
input_image = im2double(input_image);

% 获取图像大小
[height, width] = size(input_image);

% 设置输出图像初始值为0
output_image = zeros(height, width);

% 计算窗口大小的一半
half_window = floor(window_size/2);

% 循环遍历图像像素
for i = 1:height
    for j = 1:width
        
        % 获取当前像素的窗口
        window = input_image(max(i-half_window,1):min(i+half_window,height), max(j-half_window,1):min(j+half_window,width));
        
        % 计算窗口的标准差
        sigma = std2(window);
        
        % 计算S-L滤波器的权值
        weight = 1 / (1 + (sigma/lambda)^2);
        
        % 计算输出像素值
        output_image(i,j) = sum(sum(window .* weight)) / sum(sum(weight));
    end
end

% 将输出图像的像素值限制在0-1之间
output_image(output_image < 0) = 0;
output_image(output_image > 1) = 1;

% 将输出图像转换为uint8类型
output_image = uint8(output_image * 255);

end

函数需要三个输入参数：输入图像、窗口大小和λ值。输出图像是经过S-L滤波器处理后的图像。在函数中，我们首先将输入图像转换为灰度图像，并将其转换为双精度类型。然后，我们循环遍历图像像素，并计算每个像素的S-L滤波器权值。最后，我们计算输出像素值，并将输出图像的像素值限制在0-1之间。最后，我们将输出图像转换为uint8类型。