基于Matlab的导向滤波算法测试

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：

Matlab实现的粒子滤波算法源代码，经验证可用于目标跟踪、图像处理等多个领域的应用。该算法结合了粒子群优化和概率分布模型，具有高效性和精确度。

Guide Filter导向滤波是一种广泛应用的图像滤波算法。在MATLAB中，我们可以通过编写导向滤波的代码实现不同效果。以下是导向滤波的几种处理方式及其效果对比： 基础Guide Filter实现：使用输入图像作为导向图，能够显著去除噪声，同时保持图像的边缘清晰。 双边滤波改进方案：结合双边滤波的思想，提升细节保留的效果，特别适合处理高频噪声较多的图像。 多尺度Guide Filter：在多个尺度上进行滤波，能够更有效地处理复杂场景下的图像，使得平滑效果和边缘细节达到更好的平衡。 导向滤波的自适应实现：通过自动调整滤波参数，根据图像内容灵活选择滤波强度，从而获得最佳的处理效

MATLAB导向滤波器源码下载 - guidedfilter.m，这是一个专为图像处理初学者准备的实用文件集，帮助用户快速获取有效资源。

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。

这是一份基于Matlab编写的源程序，实现了粒子滤波算法的详细流程和基本算法原理。

采用Matlab仿真实现的基于卡尔曼滤波的雷达跟踪算法。

涵盖了基础的滤波算法及其应用函数，详细讨论了各种基本函数在滤波效果检验中的应用。