基于逐段线性近似的快速双边滤波Matlab实现

Matlab代码包含三个子函数和一个主函数，能够对各种格式的图像（包括彩色和灰度图像）进行双边滤波处理。

使用Matlab实现了ELad论文中提出的算法，详细讨论了Retinex理论及其应用。文章包含了相关图片，为研究该理论的学者提供参考和帮助。

提供了一个可设置方差的双边滤波函数，供 MATLAB 用户使用。

双边滤波算法在图像上挺有意思，尤其在去噪和边缘保留方面表现不赖。它通过结合像素的空间邻近度和灰度相似度来滤波，既能去噪，又能保护图像的细节。这个算法的核心就在于定义两个重要参数：**空间窗口半径**和**颜色距离阈值**。通过调整这两个参数，能够控制像素间的影响范围，从而获得理想的去噪效果。 实际操作时，双边滤波的权重函数由空间权重和色彩权重组成，空间权重依赖于像素间的空间距离，而色彩权重则关注像素的灰度差。这些权重会共同作用于每个像素，它在滤波时同时保留边缘细节。 对于 MATLAB 实现来说，算法一般会经历多个迭代，每次迭代后图像的噪声就会减少，结构会越来越清晰。其实，算法在图像时能有效减

Matlab编程-联合双边滤波器。bfilter2函数用于执行二维双边高斯滤波。

验证通过。将灰度图像输入，按照matlab语言直接操作，非常适合新手使用。

利用MATLAB，可以通过一系列步骤实现粒子滤波算法： 初始化: 生成一组随机样本（粒子），并为其分配权重。 预测: 根据系统模型，预测每个粒子的状态。 更新: 根据观测数据，更新每个粒子的权重。 重采样: 根据粒子权重，重新采样粒子，以消除权重低的粒子。 状态估计: 根据重采样后的粒子，估计系统的状态。 MATLAB提供了丰富的函数库，方便实现粒子滤波算法，例如：* randn 函数可以生成随机样本。* mvnrnd 函数可以生成多元正态分布的随机样本。* resample 函数可以根据权重进行重采样。

这份新手入门教程凝结了本人搜集资料和实践总结的经验，重点阐述如何利用 fdatool 设计滤波器，同时简要介绍了 filterbuilder 的使用方法。

逐层搜索算法通过逐层检查所有节点，直到找到目标节点。