双边滤波Matlab代码讲解-ICCV 2011 4D人脸追踪演示

提供了一个可设置方差的双边滤波函数，供 MATLAB 用户使用。

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。

MATLAB r2009有两种主要的GUI形式：datainputform.m，用于从网络摄像头获取输入图像并存储为特征；facematchform.m，根据ID要求匹配网络摄像头输入与存储的功能。此代码展示了使用Gabor功能进行人脸识别的演示。请引用以下论文：在第七届国际会议论文集信息技术和应用中，Nouyed等人探讨了使用Gabor幅度过滤器加权表决的人脸识别，以及在工程师和计算机科学家国际多方会议论文集中，Nouyed等人介绍了使用Gabor相位特征表示的面部认证。

基于双边滤波的图像抽象化 MATLAB 代码挺适合刚入门图像的朋友，直接运行就能看到效果变化，理解也更直观。你要是想做点视觉风格或者搞点艺术感的图片，这份代码还蛮好玩的。 图像抽象化的核心就是去细节，保轮廓。你可以理解成让照片“卡通化”，但没那么花哨，挺适合可视化、动画前之类的。 用的是双边滤波，这东西比高斯滤波聪明多了——能平滑图像但不糊边缘。边缘在图像里就像骨架，不能乱动。双边滤波在做色彩平滑、降噪、还有视觉风格化这块儿，表现都挺稳定的。 实现原理也不复杂，滤波的时候它会参考两个信息：一个是像素之间的距离，另一个是颜色的差异。换句话说，离得远、颜色差太多的像素就不怎么管它，挺讲理的算法。

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。

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matl

这个工具允许您查看编码为颜色的第四维的4D数据。通过滑动三个平面，您可以轻松查看所有数据点。虽然在R2016a版本上进行了测试，但也兼容之前的版本。

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。

这份PPT讲解了如何利用粒子滤波算法实现基于颜色特征的目标追踪。内容涵盖了粒子滤波算法原理、颜色特征提取方法以及MATLAB编程实现，并辅以案例演示，助您深入理解和掌握这一技术。