【双边滤波】基于小波变换的多尺度自适应THZ增强双边滤波器的MATLAB仿真

1.软件版本

MATLAB2021a
2.本算法理论知识

提出了一种”基于小波变换的多尺度自适应双边滤波器“算法。

其对应的算法流程如下所示：

下面，我们从理论上限介绍一下这里所采用的改进后的算法。

第一：多尺度图像的自适应双边滤波

这个部分，是我们这里所需要研究的创新的算法，这里重点从理论上介绍一下。

首先通过图像亮度，将图像区分为前景图和背景图。

这里，我们主要通过二值话处理，进行图像的前景和背景的区分，这个部分的理论为：

这里，门限T的计算，我们主要通过matlab自带的一个函数获得，这个函数会根据每个图像自动计算出门限T。

graythresh

对于的代码为：

然后分别对前景和背景进行sigma参数的自适应调整。

这里，sigma的计算公式为：

这里，我们根据上面的背景前景，做如下的设置。

这里，我们分别对前景和背景下乘以系数K1和K2，其中根据亮度分布（亮的为背景、暗的为物体）来确定BF的各像素的两个sigma值，让亮区域平滑更多（选用大sigma），暗区域平滑偏小（小sigma）。

3.核心代码


% Pre-process input and select appropriate filter.
function B = bfilter2(A,w,sigma)% Verify that the input image exists and is valid.
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(:)) > 1error(['Input image A must be a double precision ',...'matrix of size NxMx1 or NxMx3 on the closed ',...'interval [0,1].']);
end% Verify bilateral filter window size.
if ~exist('w','var') || isempty(w) || ...numel(w) ~= 1 || w < 1w = 5;
end
w = ceil(w);% Verify bilateral filter standard deviations.
if ~exist('sigma','var') || isempty(sigma) || ...numel(sigma) ~= 2 || sigma(1) <= 0 || sigma(2) <= 0sigma = [3 0.1];
end% Apply either grayscale or color bilateral filtering.
if size(A,3) == 1B = bfltGray(A,w,sigma(1),sigma(2));
elseB = bfltColor(A,w,sigma(1),sigma(2));
end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Implements bilateral filtering for grayscale images.
function B = bfltGray(A,w,sigma_d,sigma_r)% Pre-compute Gaussian distance weights.
[X,Y] = meshgrid(-w:w,-w:w);
G = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_d^2));% Create waitbar.
h = waitbar(0,'Applying bilateral filter...');
set(h,'Name','Bilateral Filter Progress');% Apply bilateral filter.
dim = size(A);
B = zeros(dim);
for i = 1:dim(1)for j = 1:dim(2)% Extract local region.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);% Compute Gaussian intensity weights.H = exp(-(I-A(i,j)).^2/(2*sigma_r^2));% Calculate bilateral filter response.F = H.*G((iMin:iMax)-i+w+1,(jMin:jMax)-j+w+1);B(i,j) = sum(F(:).*I(:))/sum(F(:));endwaitbar(i/dim(1));
end% Close waitbar.
close(h);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Implements bilateral filter for color images.
function B = bfltColor(A,w,sigma_d,sigma_r)% Convert input sRGB image to CIELab color space.
if exist('applycform','file')A = applycform(A,makecform('srgb2lab'));
elseA = colorspace('Lab<-RGB',A);
end% Pre-compute Gaussian domain weights.
[X,Y] = meshgrid(-w:w,-w:w);
G = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_d^2));% Rescale range variance (using maximum luminance).
sigma_r = 100*sigma_r;% Create waitbar.
h = waitbar(0,'Applying bilateral filter...');
set(h,'Name','Bilateral Filter Progress');% Apply bilateral filter.
dim = size(A);
B = zeros(dim);
for i = 1:dim(1)for j = 1:dim(2)% Extract local region.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,:);% Compute Gaussian range weights.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));% Calculate bilateral filter response.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;endwaitbar(i/dim(1));
end% Convert filtered image back to sRGB color space.
if exist('applycform','file')B = applycform(B,makecform('lab2srgb'));
else  B = colorspace('RGB<-Lab',B);
end% Close waitbar.
close(h);

4.操作步骤与仿真结论

5.参考文献

A25-09
6.完整源码获得方式

方式1：微信或者QQ联系博主

方式2：订阅MATLAB/FPGA教程，免费获得教程案例以及任意2份完整源码

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