针对现有的Retinex算法不能自动调节参数，提出一种基于参数估计的双边滤波Retinex算法。该算法首先利用主成份分析和Canny边缘检测算法分别进行噪声估计和边缘强度估计；然后通过线性相关运算计算双边滤波的空间几何标准差参数和亮度标准差参数；再利用参数估计的双边滤波把图像分解出照度图像和反射图像；最后将照度图像和反射图像通过不同方法的压缩和增强并合成一幅新的图像。通过实验表明，它不仅能够自动设置参数，还能有效抑制光晕现象。

这是一个利用双边滤波来实现图像融合的matlab程序，里面尚有不足，有待改进

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

适用初学者了解滤波器的原理

为解决复杂曲面点云在平滑去噪中存在的问题，提出基于曲率信息混合分类的特征保持点云精细算法。该方法将平面投影与离散算法相结合，采用主成分分析法对点云的局部曲率特性进行评估，使用线性组合混合分类方法将数据分为平面，次特征，富特征类型以及组合类型。针对不同特征邻域类型，提出平面类型的投影平滑方法，次特征和富特征类型的可变参数校正法平滑方法的线性组合方法实现点云数据的平滑去噪。转换方法用于激光三维扫描人体扫描系统所获得的高密度点云数据，实验结果表明该方法能够在有效光顺点云的同时保持其表面的几何特征，并简化了法向调整的繁杂运算。

基于论文“Real-Time Video Abstraction”的图像抽象化matlab代码，文中的滤波算法是双边滤波，附带图像，可以直接运行

双边滤波 纯C++实现，支持8位灰度图像和24位真彩图像

双边滤波的matlab程序，可运行

hsv空间双边滤波去雾MATLAB代码，经过测试，代码去雾效果良好。

在各向异性的物体中，高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离，然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程，方法鲁棒性较差且比较耗时。基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法，该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质，使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散，从而完成整幅图像高光去除。方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化，与目前流行的方法相比，有效提升了方法的执行效率。与传统方法相比，该方法高光去除效果更好，处理速度更快，非常适用于一些实时应用的场合。