双边滤波matlab代码Image_cartoonlization 这是将照片卡通化的代码。 您可以使用它来将您的照片转换为卡通图片。 主文件是“cartoonlize.m”。 它读取原始照片并输出处理过的图片。 主要参数在此文件中定义。 开发测试环境：MatLab R2012a 双边过滤器的文件“bfilter2.m”、“bfltColor.m”、“bfltGray.m”是其他人编写的开源代码。

这是一个CPP版本实现的双边滤波算法，可以用来进行图像的去燥 这是一个CPP版本实现的双边滤波算法，可以用来进行图像的去燥

针对雾天图像存在信息丢失、区域不清晰以及雾气遮挡等问题,提出了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法,以提高雾天图像的对比度。首先,基于空间域核函数和像素差,建立了改进的双边滤波函数数学模型。然后,将输入图像转换为HSI(Hue,Saturation,Intensity)图像,用改进的双边滤波函数代替原算法中的高斯函数,从亮度图像(I色彩空间)中提取反射分量,以获得保持边缘且不受亮度影响的反射图像。最后,通过高斯金字塔降采样,获取不同尺度的彩色图像,用改进的Retinex算法对多种尺度的图像进行增强,并基于高斯-拉普拉斯算法进行降采样重构,以提高图像的对比度。实验结果表明,本算法能有效增强图像的对比度,且处理后的图像色彩符合人眼观测效果。

原来是csdn上下载的，代码参数和结构不好，修改了一下，也备注了主要关键处，方便大家使用。双边滤波比较简单。我的平台是vs2013,opencv配置是 2.4.9实现原理是C++，基本的图像读取操作复制等还是用的opencv库函数。

数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

测试点云数据在data文件夹里，有问题可留言私信

1、实现效果：《基于最小二乘滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124739289 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，分别实现了采用最小二乘法滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像，采用Matlab语言实现，效果很好。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

这通过系统地循环遍历每个像素并相应地调整相邻像素的权重来保留锐利的边缘。 % bif = 双边滤波器% im = 输入图像％sigd =空间内核的域参数% sigr = 强度内核的范围参数％n =噪声强度% out = 输出图像 % 代码开发者：Suraj Kamya % kamyasuraj@yahoo.com % 此函数中使用的其他文件% rpadd = 使用了另一个函数% PSN = 峰值信噪比IEF％=图像增强因子 ％例如% im=imread('bgray.jpg'); % out=bif(im,3,0.2,0.1);

图像去雾的几种经典方法 有空间双边滤波去雾 暗通道去雾 引导滤波去雾 图像去雾质量评价标准等代码

煤矿智能视频监控中常常碰到许多雾尘图像且伴有各种随机噪声,对应的图像降质严重影响了后续视频图像处理工作,因此提出一种基于暗原色先验与双边滤波器的去雾除尘和同步去噪算法。结合已有的大气散射物理模型,推导建立煤矿雾尘图像退化模型。考虑煤矿雾尘图像的特点,设计基于暗原色先验知识的大气光、粗略透射率估计的方法与步骤。分析粗略透射率图的优化要求以及双边滤波器的特性,引入联合双边滤波器快速获得精细透射率图。依据图像退化模型构建正则化目标函数,求取转换图像并进行高斯双边滤波,获得复原图像并同步实现噪声的有效去除。实验结果验证了算法的有效性,与已有去雾算法相比计算效率有较大提高,且复原质量良好适合于煤矿智能视频监控环境。