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数字图像处理(三):高斯滤波和双边滤波

时间:2015-10-26 20:26:02      阅读:569      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1.高斯滤波

clear all;clc;close all
%% 彩色to灰度
img=imread(Fig0631(a)(strawberries_coffee_full_color).jpg);
gray=rgb2gray(img);                                     %把彩色图片转化成灰度图片
figure(1),imshow(gray),title(彩色原始图像转灰色图像)); %显示原始图像
gray=imnoise(gray,gaussian,0,0.001);                  %加入均值为0,方差为0.001的高斯噪声
figure(2),imshow(gray),title(加入高斯噪声之后的图像);   %显示加入高斯噪声之后的图像
%% 用matlab系统函数进行高斯滤波 sigma=0.5; %滤波器的标准值,单位为像素 hsize=[3 3]; %模板尺寸 gsseq=fspecial(gaussian,hsize,sigma); %生成高斯序列 Y1=filter2(gsseq,gray)/255; %用生成的高斯序列进行滤波 figure(3),imshow(Y1),title(用Matlab自带函数进行高斯滤波); %显示滤波后的图像
%% 用重新编写的程序进行高斯滤波 gray=double(gray); %将图像转为double型 gray=fft2(gray); %二维傅立叶变换 gray=fftshift(gray); %频谱居中 [m,n]=size(gray); %计算图像大小 d0=80; %D0=sigma,也就是标准差 m1=fix(m/2); %计算图像中心 n1=fix(n/2); %计算图像中心 for i=1:m for j=1:n d=sqrt((i-m1)^2+(j-n1)^2);%计算像素点到图像中心的距离 h(i,j)=exp(-d^2/2/d0^2); %高斯滤波器 end end g=gray.*h; %将图像进行高斯滤波,频域上表现为为两个函数相乘 g=ifftshift(g); %频域圆周移位 g=ifft2(g); %二维傅里叶反变换 g=mat2gray(real(g)); %归一化 figure(4),imshow(g),title(用重新编写的程序进行高斯滤波);%显示滤波后的图像

2.双边滤波

%双边滤波调用示例
I=imread(Fig0427(a)(woman).jpg); %读入图片
I=double(I)/255;  %转为double型并归一化
w     = 5;        % 双边滤波器半宽,w越大平滑作用越强
sigma = [3 0.1];  % 空间距离方差σd记为SIGMA(1),像素亮度方差σr记为SIGMA(2),即空间邻近度因子和亮度相似度因子的衰减程度
I1=bfilter2(I,w,sigma);                     %双边滤波器滤波
figure(1),imshow(I),title(原始图像);       %作出原始图像
figure(2),imshow(I1),title(双边滤波后的图像)%作出双边滤波后的图像
function B = bfltGray(A,w,sigma_d,sigma_r)
% 计算距离因子权重
[X,Y] = meshgrid(-w:w,-w:w);
%创建核距离矩阵
%e.g.
%[x,y]=meshgrid(-1:1,-1:1)
% 
% x =
% 
%     -1     0     1
%     -1     0     1
%     -1     0     1
% 
% 
% y =
% 
%     -1    -1    -1
%      0     0     0
%      1     1     1

%计算定义域核
G = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_d^2));

%创建进度条
h = waitbar(0,Applying bilateral filter...);
set(h,Name,Bilateral Filter Progress);

% 应用双边滤波
%计算值域核H 并与定义域核G 乘积得到双边权重函数F
dim = size(A);
B = zeros(dim);
for i = 1:dim(1)
   for j = 1:dim(2)
         %边界限制
         iMin = max(i-w,1);
         iMax = min(i+w,dim(1));
         jMin = max(j-w,1);
         jMax = min(j+w,dim(2));
         
         %定义当前核所作用的区域为(iMin:iMax,jMin:jMax)
         I = A(iMin:iMax,jMin:jMax);%提取该区域的源图像值赋给I
      
         % 计算亮度因子权重
         H = exp(-(I-A(i,j)).^2/(2*sigma_r^2));
      
         % 计算双边滤波结果
         F = H.*G((iMin:iMax)-i+w+1,(jMin:jMax)-j+w+1);
         B(i,j) = sum(F(:).*I(:))/sum(F(:));
               
   end
   waitbar(i/dim(1));
end
% 结束进度条
close(h);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 对彩色图像进行双边滤波操作
function B = bfltColor(A,w,sigma_d,sigma_r)

% 将sRGB转换为CIELab色彩空间
if exist(applycform,file)
   A = applycform(A,makecform(srgb2lab));
else
   A = colorspace(Lab<-RGB,A);
end

% 计算空间距离因子权重
[X,Y] = meshgrid(-w:w,-w:w);
G = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_d^2));

% 调整亮度因子权重
sigma_r = 100*sigma_r;

% 创建进度条
h = waitbar(0,Applying bilateral filter...);
set(h,Name,Bilateral Filter Progress);

% 应用双边滤波
dim = size(A);
B = zeros(dim);
for i = 1:dim(1)
   for j = 1:dim(2)
         % 边界限制
         iMin = max(i-w,1);
         iMax = min(i+w,dim(1));
         jMin = max(j-w,1);
         jMax = min(j+w,dim(2));
         I = A(iMin:iMax,jMin:jMax,:);
      
         % 计算亮度因子权重
         dL = I(:,:,1)-A(i,j,1);
         da = I(:,:,2)-A(i,j,2);
         db = I(:,:,3)-A(i,j,3);
         H = exp(-(dL.^2+da.^2+db.^2)/(2*sigma_r^2));
      
         % 计算双边滤波结果
         F = H.*G((iMin:iMax)-i+w+1,(jMin:jMax)-j+w+1);
         norm_F = sum(F(:));
         B(i,j,1) = sum(sum(F.*I(:,:,1)))/norm_F;
         B(i,j,2) = sum(sum(F.*I(:,:,2)))/norm_F;
         B(i,j,3) = sum(sum(F.*I(:,:,3)))/norm_F;
                
   end
   waitbar(i/dim(1));
end

% 将图像转换为sRGB色彩空间.
if exist(applycform,file)
   B = applycform(B,makecform(lab2srgb));
else  
   B = colorspace(RGB<-Lab,B);
end

% 结束进度条
close(h);
%A为给定图像,归一化到[0,1]的矩阵
%w为双边滤波器(核)的边长/2
%定义域方差σd记为SIGMA(1),值域方差σr记为SIGMA(2)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function B = bfilter2(A,w,sigma)
% 检验给定图像是否存在并且有效
if ~exist(A,var) || isempty(A)
   error(Input image A is undefined or invalid.);
end
if ~isfloat(A) || ~sum([1,3] == size(A,3)) || ...
      min(A(:)) < 0 || max(A(:)) > 1
   error([Input image A must be a double precision ,...
          matrix of size NxMx1 or NxMx3 on the closed ,...
          interval [0,1].]);      
end

% 检验双边滤波器的半宽是否符合要求
if ~exist(w,var) || isempty(w) || ...
      numel(w) ~= 1 || w < 1
   w = 5;
end
w = ceil(w);

% 检验sigma参数是否符合要求
if ~exist(sigma,var) || isempty(sigma) || ...
      numel(sigma) ~= 2 || sigma(1) <= 0 || sigma(2) <= 0
   sigma = [3 0.1];
end

%选择彩色模式或灰度模式
if size(A,3) == 1
   B = bfltGray(A,w,sigma(1),sigma(2));
else
   B = bfltColor(A,w,sigma(1),sigma(2));
end

 

数字图像处理(三):高斯滤波和双边滤波

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原文地址:http://www.cnblogs.com/pursuit1996/p/4912189.html

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