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一份包含导向滤波Matlab代码的压缩包。

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简介：
该资源汇集了导向滤波的Matlab代码，其中涵盖了多种增强算法，例如羽化算法以及滤波平滑算法等。导向滤波（Guided Filtering）与双边滤波（BF）和最小二乘滤波（WLS）构成了图像边缘保持（Edge-perserving）技术的三个主要分支。值得注意的是，引导滤波的功能远不止于边缘保持；当引导图与原始图像完全一致时，它便表现出强大的边缘保留特性。此外，这种技术在图像去雾以及图像抠图等领域也展现出广泛的应用价值。

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  • TMSBL代码（包含完整压缩感知的MATLAB代码）
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    这段资料提供了一个全面的MATLAB程序包，专门用于执行基于压缩感知理论的任务。其中包括实现信号恢复所需的所有关键算法和函数。对于希望在实践中探索这一尖端技术的研究人员或工程师而言，它是一个宝贵的资源。 TMSBL_code（压缩感知代码，包含完整的MATLAB代码）。
     
  • MATLAB版导向滤波代码集合.rar
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    本资源包提供了一系列基于MATLAB实现的导向滤波算法代码，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究者与开发者。 导向滤波（Guided Filtering）的MATLAB代码合集包括增强算法、羽化算法及滤波平滑算法等内容。导向滤波与双边滤波（BF）、最小二乘滤波（WLS）并称为三大边缘保持滤波器。然而，引导滤波的应用不仅限于边缘保持；只有当引导图是原图像时，它才被视为一个典型的边缘保持滤波器。在实际应用中，导向滤波被广泛用于图像去雾和抠图等领域。
     
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    这段代码是实现何恺明提出的导向滤波算法的MATLAB版本。导向滤波器是一种高效的边缘保持平滑方法，广泛应用于图像处理领域中噪声减少和细节增强。该函数文件名为guidedfilter.m，提供了一种快速且准确的方式来应用导向滤波器技术。 何恺明导向滤波器MATLAB源码——guidedfilter.m是专为MATLAB图像处理初学者准备的资源合集。这些文件能够帮助你在最短的时间内找到最有用的信息和工具。所有提供的资料都是真实有效的，非常适合学习使用。
     
  • Huffman代码压缩包
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    Huffman编码压缩包是一款利用霍夫曼编码算法进行数据压缩的应用程序，能够有效减少文件大小，加速传输速度，同时保证数据无损。 本程序使用QT编写了一个哈夫曼编码解码器，支持中文和英文的编码与解码功能。该程序的时间复杂度为O(N^2)，采用了堆排序算法来优化性能。界面设计简洁明了，用户可以自行选择文件进行建树操作，并将生成的树保存成文件以便下次使用。此外，程序还对输入进行了适当的控制处理。
     
  • Tensor_CS：包含完整MATLAB代码的压缩感知算法
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    Tensor_CS提供了一套全面的MATLAB实现代码，专注于压缩感知领域的研究与应用开发。该资源包含了多种先进的压缩感知算法及其详细注释，便于学术交流和实践操作。 Tensor_CS是一种压缩感知算法，并包含完整的MATLAB代码。
     
  • 公园导游图系统的代码压缩包
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  • MATLAB导向滤波功能
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    本简介介绍如何使用MATLAB实现图像处理中的导向滤波技术，包括算法原理、代码示例及应用实例。 在MATLAB中实现导向滤波可以通过编写M文件来完成。导向滤波是一种基于图像方向的自适应平滑技术，在保留边缘细节的同时能够有效去除噪声。要创建一个用于导向滤波的M文件，首先需要理解其算法原理，并根据需求调整参数设置以优化处理效果。此过程涉及到对输入图像进行分析、计算每个像素点的方向信息以及应用特定窗口内的加权平均来生成最终输出结果。 为了实现这个功能，在MATLAB中可以使用预定义函数或手动编写代码来完成导向滤波的各个步骤，包括但不限于方向导数估计和自适应权重分配等核心部分。具体来说： 1. 读取输入图像并转换为灰度图。 2. 计算每个像素点的方向梯度信息（例如通过Sobel算子）。 3. 根据计算出的方向设置导向滤波器的窗口大小及形状，确保在边缘附近采用较小且沿方向分布的结构，在平坦区域则使用较大的方形或圆形窗体以提高平滑效果。 4. 对于每个像素位置应用自适应权重公式来确定其邻域内各个点对当前值的影响程度，并据此进行加权平均操作得到滤波后的输出图像。 通过上述步骤，可以编写一个能够执行导向滤波处理的MATLAB脚本或函数文件。这不仅有助于深入理解该技术的工作机制，还能为后续研究和应用提供灵活且强大的工具支持。
     
  • 小波变换代码包（压缩文件）.zip
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    本资源为一个包含多种小波变换算法实现的代码包，适用于信号处理和图像分析等领域，提供源码与示例，方便学习和研究。 小波变换代码包包含三个实用的MATLAB代码，适用于小波分析。