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双 Bilateral Filter 的 MATLAB 代码

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简介:
双边滤波器主要包括两个模板生成过程:基于高斯分布的模板以及通过灰度梯度幅度计算出权重的局部模板。随后将这两个模运算结果进行模运算获得最终双边滤波器矩阵。具有全局特征的模板仅需一次性构建即可,而针对图像中的每一个像素位置,都需要单独处理。将该处理逻辑嵌入到迭代运算过程中以完成第二个模板的具体构建工作。

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客服
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  • Matlab边滤波(bilateral filter
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    本代码实现Matlab环境中图像的双边滤波处理,有效保留边缘细节的同时平滑噪声。适用于图像去噪与增强领域研究。 双边滤波(bilateral filter)的Matlab源代码可以直接运行。
  • Retinex Using Bilateral Filter
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  • 边滤波详解及应用:实现边滤波(Bilateral Filter)
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    本文深入浅出地解析了双边滤波的概念、原理及其在图像处理中的重要作用,并提供了其实现方法。 实现一个双边滤波(Bilateral Filter),并与高斯滤波比较在保持图像边缘效果方面的表现。同时,将该算法与OpenCV库中的cv::bilateralFilter函数进行对比,评估其性能差异及处理速度。双边滤波的特点是在计算权重时不仅考虑空间位置的接近程度,还结合像素颜色之差的影响因素。
  • 快速边滤波(Fast Bilateral Filter)——基于傅里叶逼近MATLAB实现
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    本项目提供了一个高效的快速双边滤波算法的MATLAB实现,采用傅里叶变换进行加速处理。适用于图像去噪和边缘保持应用。 以下论文描述了快速双边滤波器的 MATLAB 实现: KN Chaudhury、D. Sage 和 M. Unser,“使用三角范围内核的快速 O(1) 双边滤波”,IEEE Trans。图像处理,卷 20,第 11 期,第 3376-3382 页,2011 年。 S. Ghosh 和 KN Chaudhury,“使用傅立叶内核进行快速双边滤波”,IEEE 信号处理快报,第一卷。23号5,第 570-573 页,2016 年。
  • MATLAB去噪-Fast-Adaptive-Bilateral-Filtering:适用于MATLAB快速自适应边滤波器...
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    本项目提供了一套高效的自适应双边滤波算法代码,专门针对MATLAB平台设计。该工具能够实现图像去噪的同时保持边缘细节,特别适合处理具有复杂纹理和噪声的图像。 以下是关于论文《快速自适应双边滤波》(作者:RGGavaskar 和 KNChaudhury)的Matlab实现介绍: 所需条件: 1. 配备图像处理工具箱的Matlab环境。 2. C++编译器,用于编译MEX文件。 该代码已在Matlab版本9.1.0 (R2016b)与GCC 4.8.4(Ubuntu 14.04)上进行测试。在运行程序前,请按照以下步骤完成“fastABF”目录中的MEX文件编译: ``` mex minMaxFilter.cpp ``` 此O(1)过滤器用来查找局部窗口的最小值和最大值,对应于论文中提到的alpha与beta参数。 核心源代码位于“fastABF”文件夹内。要执行算法,请运行以下命令: ```matlab g = fastABF(f, rho, sigma, theta) ``` 其中`f`=输入图像(m-by-n大小),rho=空间高斯核宽度,sigma和theta为其他相关参数。
  • Rolling Guidance Filter MATLAB
    优质
    本MATLAB代码实现了滚动指导滤波算法,适用于实时数据处理和状态估计。通过不断更新参数,有效提升跟踪精度与稳定性。 论文《Rolling Guidance Filter》由Zhang Q, Shen X, Xu L等人撰写,并收录于Computer Vision–ECCV 2014会议中,出版方为Springer International Publishing,页码范围是815-830。此外还提供了一段可以直接运行的Matlab代码实现该论文中的方法。
  • Matlab Filter-Coherent-Communication:相干通信
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  • IIR界面-Filter-Matlab-GUI.rar_iir GUI matlab_iir gui_matlab filter
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