交叉双边滤波器是可以在保持边缘强度的情况下对图像进行滤波的一种滤波器，它使用源图像的强度图作为约束，效果良好

此软件版本包含论文中描述的算法的实现： BK Shreyamsha Kumar，“使用交叉双边滤波器基于像素重要性的图像融合”，信号、图像和视频处理，第 1-12 页，2013 年。(doi:10.1007/s11760-013-0556-9) 使用从使用交叉双边滤波器从源图像中提取的细节图像计算出的权重（边缘强度），通过加权平均融合源图像。 从下载原始手稿 http://link.springer.com/article/10.1007/s11760-013-0556-9 或者 http://dx.doi.org/10.1007/s11760-013-0556-9 从出版物链接中的https://sites.google.com/view/shreyamsha下载手稿草稿。

此软件版本包含论文中描述的算法的实现： BK Shreyamsha Kumar，“基于高斯/双边滤波器的图像去噪及其方法噪声阈值”，信号、图像和视频处理，第 1-14 页，2012 年。（doi：10.1007/s11760-012-0372-7） 从http://link.springer.com/article/10.1007/s11760-012-0372-7的出版物链接下载原稿。 从出版物链接中的https://sites.google.com/view/shreyamsha下载手稿草稿。

在MATLAB环境下，对二维图像进行双边滤波，可在平滑图像噪声的同时有效地保护图像的边缘信息。

图形学大作业，利用python实现双边滤波器代码，带有详细实验报告；其中gauss代码文件可以用来给图像加高斯噪声。

双边滤波器实现图像的去噪处理，可以对二维图像和三维彩色图像进行平滑操作。应用领域为图像去噪，可以作为模式识别的预处理步骤。

抑制彩色图像中的混合噪声是一个挑战性的问题。 传统的双边滤波器可以在不破坏图像边缘和细节的情况下出色地降低加性噪声，但无法消除脉冲噪声。 本文提出了一种改进的双边滤波方法，该方法可以同时抑制脉冲噪声和加性噪声。 所提出的解决方案首先向双边过滤机制引入了新的加权函数，在实验上比传统的高斯核更有效。 然后，选择当前像素或向量中值，而不是总是当前像素本身，作为参加双边滤波动作的基础，后者由当前像素是否是可能的脉冲来确定。 实验结果表明，所提出的解决方案可以在保持边缘结构的同时消除脉冲噪声和加性噪声，并且在客观评估和主观视觉质量方面均优于其他矢量滤波方法。

根据极化SAR数据形式和乘性噪声模型改进传统双边滤波，使其适用于极化SAR数据的去噪。matlab

Collection of Computer Vision algorithms implemented in Matlab. Algorithms: seam carving ("Seam carving for content-aware image processing" by S. Avidan & A. Shamir, 2007) Algorithm and code are described in details http://kirilllykov.github.io/blog/2013/06/06/seam-carving-algorithm/ bilateral filter ("Bilateral filtering for gray and color images" by C. Tomasi & R. Manduchi, 1998) fast bilateral filter ("A fast approximation of the bilateral filter using a signal processing approach" by S. Paris & F. Durand, 2006) retinex ("Retinex by two bilateral filters" by M. Elad, 2005) shape from shading algorithm by Horn and Ikeuchi ("The Variational Approach to Shape from Shading" by B. Horn and M. Brooks, 1985) optical flow algorithm by Horn-Shunck for an array of input images ("Determining optical flow" by Horn and Schunck, 1980) generator of random surface and closed curve, auxiliary code

双边滤波器源码（MATLAB版本），相关资源地址： 原作者网站 1：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html#Introduction MATLAB版本源码下载地址 2：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12191-bilateral-filtering Fast Bilateral Filter 3：http://people.csail.mit.edu/sparis/bf/ 相关介绍的博客 4：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7616663