导向滤波调整参数例如窗口大小的matlab代码

导向滤波是一种基于图像梯度信息的滤波方法，可以用于图像去噪，边缘保持等应用。在Matlab中可以使用`imguidedfilter`函数来进行导向滤波，该函数的调用方式如下：

output = imguidedfilter(input, guidance, varargin)

其中，`input`为待滤波的图像，`guidance`为导向图像，`varargin`为可选参数。其中，最常用的可选参数为`'NeighborhoodSize'`和`'DegreeOfSmoothing'`，分别表示窗口大小和平滑度。例如，以下代码演示如何使用导向滤波对图像进行去噪：

I = imread('cameraman.tif');
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
guidance = I;
output = imguidedfilter(J, guidance, 'NeighborhoodSize', 5, 'DegreeOfSmoothing', 0.01);
figure, imshow(J), title('Noisy image')
figure, imshow(output), title('Filtered image')

在上述代码中，使用`imread`函数读取图像，然后使用`imnoise`函数添加高斯噪声。导向图像`guidance`使用原始图像`I`，窗口大小为`5`，平滑度为`0.01`。最后，使用`imshow`函数显示滤波前后的图像。

相关问题

可以自适应获取滤波窗口大小的导向滤波matlab代码

可以通过计算图像梯度的标准差，来自适应地获取导向滤波的窗口大小。具体实现步骤如下：

1. 首先计算图像的梯度，可以使用`imgradientxy`函数来计算。

2. 然后计算梯度的标准差，可以使用`std2`函数来计算。

3. 根据梯度标准差计算滤波窗口大小。我们可以根据经验设置一个比例系数，例如设置为2或3。然后将梯度标准差乘以这个系数得到滤波窗口大小。

4. 最后使用`imguidedfilter`函数进行导向滤波。

下面是一个示例代码：

I = imread('cameraman.tif');
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 计算图像的梯度
[Gx, Gy] = imgradientxy(J);
G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);

% 计算梯度标准差
sigmaG = std2(G);

% 计算滤波窗口大小
scale = 2;
wsize = ceil(scale*sigmaG);

% 进行导向滤波
output = imguidedfilter(J, G, 'NeighborhoodSize', wsize);

% 显示滤波前后的图像
figure, imshow(J), title('Noisy image')
figure, imshow(output), title('Filtered image')

在上述代码中，我们首先使用`imnoise`函数添加高斯噪声，然后使用`imgradientxy`函数计算图像的梯度。接着，使用`std2`函数计算梯度的标准差，然后根据经验设置一个比例系数，并将梯度标准差乘以这个系数得到滤波窗口大小。最后，使用`imguidedfilter`函数进行导向滤波，并使用`imshow`函数显示滤波前后的图像。

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。