图像各向异性平滑滤波

本文介绍了图像各向异性平滑滤波的原理和实现方法。通过对图像进行迭代计算最佳扩散平滑尺度,可以有效平滑图像,同时保持图像细节。通常迭代次数在1到100次之间,具体次数依据实际效果优化。

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图像各向异性平滑滤波

介绍

图像处理中先验知识较少的情况下,需要在保留图像边缘信息下同时对图像进行平滑,可以采用将越明显的边缘减少平滑率的方式进行滤波,就是今天要讲的PM各向异性扩散滤波。

https://max.book118.com/html/2018/0913/6034150213001215.shtm
https://wenku.baidu.com/view/9c2897cbf78a6529657d5391.html

原理解析

公式
通过迭代计算最佳扩散平滑尺度,
迭代方程
一般迭代1到100次,可以通过获取的最佳效果来决定。

实现

function [filtmap2d] = anisotropicfiltering(map2d, iterations, lambda, contrastK, smoothsigma, Dosharpenfirst, sharpensigma)
%ANISOTROPICFILTER 此处显示有关此函数的摘要
%   此处显示详细说明

	if iterations <= 0
	    iterati
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