beeps磨皮算法的Matlab实现：双指数平滑处理

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本文档介绍了如何使用MATLAB实现一种名为"beeps"的磨皮算法，这是一种基于双指数边缘保持平滑器(Bi-Exponential Edge-Preserving Smoother)的图像处理技术。该算法主要用于去除图像中的噪声和提高细节锐度，以便获得更平滑且保留边缘清晰的图像。首先，程序通过`uigetfile`函数让用户选择一个图像文件，然后读取并显示图像。将图片转换为double类型，便于后续处理。接着，将图像的红(R)，绿(G)，蓝(B)三个通道分离出来，存储在不同的变量中。为了执行磨皮算法，程序定义了多个临时变量来存储计算过程中的中间结果，包括像素的索引、一阶导数（Psi和Phi）、二阶导数（Psi2和Phi2）以及对应的X和Y坐标。这里提到的"λ"（lambda）参数是一个重要的调整系数，用于控制平滑程度，1.05在这里作为一个示例值。接下来，程序进行horizon-vertical processing，即水平和垂直方向上的处理。对于每一行和每一列的像素，通过嵌套的for循环逐一计算。在循环内部，代码计算了像素的局部灰度梯度，并基于双指数函数对图像进行平滑。这里的sigma值（14）代表了滤波器的大小，它决定了平滑的程度，较大的sigma值会导致更平滑的效果。在horizonprocessing部分，代码计算了R通道像素的一阶导数和二阶导数，然后利用这些信息进行平滑操作。具体步骤包括计算X1、Y1、X2、Y2等变量，这些可能涉及到像素的微分运算，有助于提取边缘信息并保持边缘清晰度。最后，这个算法并未完整展示，因为它只涵盖了horizonprocessing的第一步，完整的beeps磨皮算法通常会包含多个迭代步骤和更复杂的边缘检测与保护机制。后续代码可能还会涉及边缘检测、平滑后的图像合并以及可能的二次或多次平滑操作。总结来说，这个MATLAB实现的beeps磨皮算法是一种基于局部梯度信息的图像平滑方法，通过控制λ和σ参数，可以在保留图像细节的同时消除噪点。了解并掌握这个算法，可以帮助用户改善图像质量，特别是在处理高动态范围图像或有明显噪声的情况下。

1 % Reference:
2 % 该算法可以用来去噪，同时还可以用来磨皮，具有较好的保护边缘细节的能力
3 % Philippe Thevenaz et al,"Bi-Exponential Edge-Preserving Smoother".
4 clear all;
5 close all;
6 [FileName,PathName]=uigetfile({'*.jpg';'*.png';'*.bmp';'*.jpeg'},'Open an Image File');
7 img = imread([PathName FileName]);
8 figure,imshow(img);
9 img=double(img);
10 Rimg=img(:,:,1);
11 Gimg=img(:,:,2);
12 Bimg=img(:,:,3);
13 % 初始化参数
14 [row,column]=size(Rimg);
15 tempimg1=zeros(row,column);
16 tempimg2=zeros(row,column);
17 tempimg3=zeros(row,column);
18 tempimg4=zeros(row,column);
19 tempimg5=zeros(row,column);
20 tempimg6=zeros(row,column);
21 len=numel(Rimg(:));
22 Psi1=zeros(1,len);
23 Phi1=zeros(1,len);
24 Psi2=zeros(1,len);
25 Phi2=zeros(1,len);
26 Psi3=zeros(1,len);
27 Phi3=zeros(1,len);
28 X1=zeros(1,len);
29 X2=zeros(1,len);
30 X3=zeros(1,len);

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