%% 灰度图双边滤波 function res = bfilt_gray1(img,r,a,b) % f灰度图;r滤波半径 ;a全局方差;b局部方差 [x,y] = meshgrid(-r:r); % 空域核把中心点当做原点那么各点与中心点的距离就为(i-k)^2 +(j-l)^2 =k^2+l^2. % 其中(i,j)是中心点坐标,(k,l)是邻域各点坐标 w_spatial = exp(-( x.^2+y.^2 )/(2*a^2)); % 二维高斯函数为 G(x,y) = 1/(2πσ) * exp(-(x^2 + y^2)/2*σ^2) img = im2double(img); [m,n] = size(img); f_temp = padarray(img,[r r],'symmetric'); % 边缘填充之后的图像 res = zeros(m,n); count = 0; % 记录有多少个点计算了 for i = r+1:m+r for j = r+1:n+r count = count +1; temp = f_temp(i-r:i+r,j-r:j+r); % 一个局部块的像素值 w_pixel = exp( -( temp- img(i-r,j-r) ).^2/(2*b^2)); % 值域核 w = w_spatial .* w_pixel; s = temp.*w; res(i-r,j-r) = sum(s(:)) / sum(w(:)); % 计算该点新的像素值 end end fprintf('count = %d \n', count); end

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