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。

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。

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

快速图像里的高效滤波器里，Fast Bilateral Filter算是个挺能打的。用的是论文里提到的O(1)复杂度算法，也就是说，不管图像多大，时间几乎不怎么变。对做边缘保留的图像平滑来说，友好，尤其适合大图和实时。 代码是用MATLAB写的，实现也比较清晰。参考了两篇论文，一个讲核心思想，一个讲了进一步的加速思路。如果你之前写过常规双边滤波，会发现它速度提升不是一点点，响应也快，代码也不复杂。 有意思的是，它用了三角范围内核来做逼近，效率提升的关键点就在这。跟传统用高斯核的方法比，这思路挺巧的，而且精度上也还不错，做效果图时边缘不糊。你在医学图像、HDR 合成或者图像降噪这些方向时，能派上

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：