matlab中guidedfilter函数

Matlab中的guidedfilter函数是一种基于引导图像的图像滤波器。它可以用于图像去噪、图像增强、图像分割等方面的应用。guidedfilter函数的输入参数包括待滤波的图像、引导图像和滤波器的半径等等。它的原理是通过计算每个像素点在滤波器半径内的加权平均值来得到输出图像。其中，每个像素点的权重由引导图像决定，这使得在滤波时能够保留图像中的边缘信息。guidedfilter函数的输出结果是滤波后的图像。

相关问题

Matlab中guidedfilter怎么使用

在MATLAB中，`guidedfilter`函数是一种用于平滑图像并保持边缘清晰度的滤波技术，它特别依赖于引导图像（Guided Image），即我们想要保持其细节的参考图像。以下是使用`guidedfilter`的基本步骤：

1. **导入数据**：
首先，你需要加载待处理的图像和引导图像。假设你已经有了两个变量`inputImage`和`guideImage`分别代表输入图像和引导图像。

inputImage = imread('example.jpg'); % 替换为你的输入图像文件名
guideImage = imread('example_guide.jpg'); % 替换为你的引导图像文件名

2. **设置参数**：
`guidedfilter`函数需要三个参数：输入图像、引导图像和滤波器大小（半径）。半径越大，滤波效果越平滑，但边缘细节可能会丢失。例如，你可以选择5作为半径：

radius = 5;

3. **应用滤波器**：
使用`guidedfilter`函数，传入上述参数：

outputImage = guidedfilter(inputImage, guideImage, radius);

4. **查看结果**：
最后，你可以使用`imshowpair`函数对比原始图像和处理后的图像：

figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(inputImage), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(outputImage), title('Filtered Image (Guided Filter)');

matlab去雾函数

MATLAB提供了几种方法来处理图像去雾（dehazing），这通常涉及到估计大气-light模型并应用相应的算法来恢复清晰的图像。以下是一些常用的MATLAB去雾函数或技术：

1. `irlkDehaze`：基于暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）的方法，这是早期常用的一种去雾算法。它利用图像中某些区域颜色极暗的现象来估计大气层。

2. `dehazeLayer`：MATLAB的Image Processing Toolbox中的复杂数学层，可以创建一个去雾操作层，结合深度学习或机器学习模型进行去雾，如深度学习网络（例如，使用预训练模型）。

3. `dehazeNet`：这是一个利用深度学习模型的示例代码，实现了一个端到端的去雾网络，可以调用预训练模型或者自己训练模型进行去雾。

4. `guidedFilter`：虽然不是专门的去雾函数，但指导滤波器可以用于去除雾气带来的模糊效果，因为它可以保留图像的细节。