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imguidedfilter

图像引导滤波

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语法

B =无导滤波器(A,G)
B = imguidedfilter(A)
B = imguidedfilter(__，名称，值，…)

描述

B= imguidedfilter (一个，G）过滤二进制，灰度，或RGB图像一个使用引导滤波器，其中滤波过程是由图像引导的G．G可以是二进制，灰度或RGB图像，必须有相同的行数和列数一个．

例子

B= imguidedfilter (一个）过滤输入图像一个在自我指导下，使用一个本身作为引导图像。这可以用于图像的边缘保持平滑一个．

B= imguidedfilter (__名称,值,……)过滤图像一个使用名称-值对来控制引导筛选的各个方面。参数名可以缩写。

例子

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打开实时脚本

这个例子展示了如何使用引导滤波器执行边缘保持平滑。

将图像读入工作区。显示图像。

A = imread(“pout.tif”）;imshow(一个);

平滑图像使用imguidedfilter．在这种语法中，imguidedfilter使用图像本身作为引导图像。

guided = imguidedfilter(A);

为了进行比较，使用定义的高斯滤波器平滑原始图像imgaussfilt．将滤波器的标准差设置为2.5，使其平滑程度与引导滤波器的平滑程度大致匹配。

Igaussian = imgaussfilt(A,2);

显示引导滤波结果和高斯滤波结果。

imshowpair (Iguided Igaussian,“蒙太奇”）;

观察两个过滤图像的平坦区域，如夹克和面部，具有相似的平滑量。然而，引导滤波图像更好地保留了边缘的清晰度，如网格周围和白衬衫的领子。

输入参数

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要过滤的图像，指定为非稀疏、二进制、灰度或RGB图像。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32|逻辑

在过滤过程中用作指南的图像，指定为非稀疏、二进制、灰度或RGB图像。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32|逻辑

名称-值对参数

的可选逗号分隔对名称,值参数。的名字参数名称和价值对应的值。的名字必须出现在单引号内(' ＇)．您可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:Ismooth = imguidedfilter(A，'NeighborhoodSize'，[4 4]);

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用于引导滤波的每个像素周围的矩形邻域的大小，指定为标量或两元向量，(mn)，是正整数。如果指定一个标量值，例如问在美国，这个社区的面积是一个正方形[Q Q]．

例子:Ismooth = imguidedfilter(A，'NeighborhoodSize'，[4 4]);

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

输出图像中的平滑量，指定为正标量。如果你指定一个小的值，只有方差小的邻域(均匀区域)会被平滑，而方差大的邻域(比如边缘周围)不会被平滑。如果指定更大的值，除了相对均匀的邻域之外，高方差邻域(例如更强的边缘)也会被平滑。从默认值开始，检查结果，并向上或向下调整默认值以达到您想要的效果。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

输出参数

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过滤后的图像，作为大小和类型相同的数组返回一个

提示

  • 的参数DegreeOfSmoothing为给定的邻域指定方差的软阈值。如果一个像素的邻域的方差远低于阈值，它将看到一些平滑。如果一个像素的邻域的方差远远高于阈值，它将几乎没有平滑。

  • 输入的图像一个而且G可以是不同的类别。如果任何一一个或G是整数类或逻辑类，imguidedfilter将它们转换为用于内部计算的浮点精度。

  • 输入的图像一个而且G可以有不同数量的通道。

    • 如果一个是一个RGB图像和G是灰度或二值图像，imguidedfilter使用G为所有渠道的指导一个独立。

    • 如果两个一个而且G为RGB图像，imguidedfilter使用G为相应通道的指导一个，即逐平面行为。

    • 如果一个是灰度图像还是二值图像G为RGB图像，imguidedfilter使用所有的三个通道G用于过滤的指导(颜色统计)一个．

参考文献

[1]何开明，孙健，唐晓欧，引导图像滤波。IEEE模式分析与机器智能汇刊，第35卷，第6期，第1397-1409页，2013年6月

另请参阅

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