双边滤波 MATLAB 函数

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。

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。

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。

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

导向滤波的 matlab 实现，真的挺实用的，尤其是搞图像的同学，应该都知道这个算法在边缘保留方面表现不错。这份guidedfilter.m资源，结构清晰、注释也比较友好，调试起来还挺方便的。 图像的细节增强、去雾、HDR 压缩这种场景都少不了导向滤波。你直接加载这个M 文件，给定引导图和原图，几个参数一设，滤波效果就能立马出来。 代码里的核心函数就是guidedfilter，基本是按论文原理一步步来写的，思路蛮清晰。如果你习惯用 OpenCV，也可以拿这个做参考，自己改写成 Python 版的。嗯，逻辑没那么绕，就是矩阵运算多点。 哦对了，下载资源的时候顺手看下这几个相关文章，也挺有用：

双边滤波是一种有效的图像增强技术，保留图像中的锐利边缘，同时平滑噪声。通过遍历图像中的每个像素并根据其邻域的相似性调整其权重，双边滤波器可以实现这一目标。它在图像去噪、边缘检测和图像增强等领域具有广泛的应用。

详细讲解了Matlab imfilter函数的使用方法以及常见的滤波技术。通过对imfilter函数的深入分析，展示了如何在图像处理中使用该函数进行图像滤波操作，包括常见的滤波类型如均值滤波、高斯滤波等。文章还着重介绍了滤波操作中涉及的核心参数设置，并通过具体示例阐述如何利用这些参数获得最佳效果。