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matlab图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码

function [out psn]=bif_filter（imsigdsigr）
% bilateral filter双边滤波器
% 函数输入：
%           im    输入的图像
%           sigd  空间内核的时域参数
%           sigr  内核参数强度变化范围
% 函数输出：
%          out  滤波图像 = output imagespatial kernel

 w=（2*sigd）+1;
% sigr=（n*100）^2/（.003*（sigd^2））;  % 自适应R值，n为高斯噪声强度n=0.001
 
% 高斯滤波器 
[row clm]=size（im）;  % 行列
gw=zeros（ww）;       % 高斯权值矩阵初始化
c=ceil（w/2）;         % 向前取整
c=[c c];             % 中心元素位置

for i=1:w    
    for j=1:w
        q=[ij]; % 记录相连像素位置标识位
        gw（ij）=norm（c-q）; % 欧氏距离
    end
end

Gwd=（exp（-（gw.^2）/（2*（sigd^2））））; % 高斯函数


% Padding 扩展图像的边界，防止滑动窗口边界值溢出
proci=padarray（im[sigd sigd]‘replicate‘）;
[row clm]=size（proci）;    % Size of image
if ~isa（proci‘double‘）
    proci = double（proci）/255;   % 转换为double类型
end

K=sigd;
L=[-K:K];
c=K+1;   % 中心元素位置
iter=length（L）; % 迭代次数
ind=1;

for r=（1+K）:（row-K）          % 行    
    for s=（1+K）:（clm-K）      % 列     
            for i=1:iter     % 窗口大小 行
                for j=1:iter % 窗口大小 列                   
                    win（ij）=proci（（r+L（i））（s+L（j）））; % 获取窗口                  
                end
            end
            I=win; % 灰度矩阵
            win=win（cc）-win; % 相对中心点处的强度差异，中心点为参考灰度值
            win=sqrt（win.^2）; % 保证win中的每一个元素为正
            Gwi=exp（-（win.^2）/（2*（sigr^2）））; % 高斯函数      
%             Gwi=exp（-（（.003*sigd）*win.^2）/（2*（n^2）））; % 自适应高斯函数
            weights=（Gwi.*Gwd）/sum（sum（Gwi.*Gwd））; % 高斯权值
            Ii=sum（sum（weights.*I））;               % 得到当前双边滤波值  
            proci（rs）=Ii;                         % 替换当前灰度值
            win=[];
    end
end

% 移除边界扩展值
proci=rpadd（prociK）;
out=im2uint8（proci）;

%% 滤波重建后，图像峰值信噪比计算
if ~isa（out‘double‘）
    dimg = double（out）/255;   % 转换为double类型
end
psn = PSN（imdimg）; % PSNR峰值信噪比
        
end

function x=rpadd（RK）
% 移除边界扩展值
% 函数输入：
%         R    输入的图像矩阵
%         K    窗口大小（2*K + 1）
% 函数输出：
%         x    移除边界扩展值后的原图像矩阵
for i=1:K
    R（1:）=[];
    R（:1）=[];
    [ro cl]= size（R）;
    R（ro:）=[];
    R（:cl）=[];;
end
x=R;
end

function [out]=PSN（orgimgmimg）
% 峰值信噪比计算

orgimg =im2double（orgimg）;
mimg   =im2double（mimg）;
Mse=sum（sum（（orgimg-mimg）.^2））/（numel（orgimg））; %Mse = Mean square Error
out=10*log10（1/Mse）;
end   
  

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件   59926182  2019-04-16 15:02  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用._13883073.pdf

     文件       2605  2014-12-10 19:44  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第10章\bif_filter.m

     文件        614  2014-12-10 19:42  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第10章\Bilateral_fliter.m

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     文件       2216  2014-12-11 15:10  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第10章\deconvreg_filter.m

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     文件       2800  2014-12-11 21:44  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第10章\NCD_filter.m

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     文件        698  2014-12-10 22:13  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第10章\six_tap_flitering.m

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     文件        908  2014-12-14 13:10  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第11章\gabor_filter.m

     文件        737  2014-12-14 13:09  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第11章\gobor_flitering.m

     文件       1490  2014-12-09 21:55  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第11章\im_mean_var.m

     文件       1630  2014-12-15 20:44  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第11章\kuwahara.m

     文件        687  2014-12-15 20:40  MATLAB图像滤波去噪分析及其应用电子书和源代码\MATLAB图像滤波去噪分析及其应用\第11章\kuwahara_filter.m

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