基于双边滤波的Retinex算法实现

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。

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

这段Matlab代码实现了基于逐段线性近似的快速双边滤波算法，该算法源于论文 Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images。代码经过优化，运行效率高，但注释较少，适合有一定基础的用户使用。

提供了一个可设置方差的双边滤波函数，供 MATLAB 用户使用。

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。

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。

这个程序实现了基于粒子滤波的检测前跟踪算法，粒子滤波是一种非线性滤波方法，用于弱小目标的跟踪。该算法特别适用于雷达系统中的弱小目标检测和跟踪任务。

利用Matlab实现了卡尔曼滤波算法，并将其应用于目标跟踪场景。通过构建合适的系统模型和测量模型，算法能够有效地估计目标的状态，并在存在噪声的情况下实现对目标轨迹的平滑跟踪。

这款图像去雾系统采用了Retinex和暗通道算法，使用MATLAB实现。主要功能包括全局直方图均衡化方法去除有雾图像、Retinex算法以及暗通道算法。此外，系统还能对无雾图像添加雾，然后应用这三种算法进行去雾处理，并比较处理前后的直方图差异。