Чтение и отображение полутонового изображения. Наблюдайте горизонтальный программный продукт полоски в область неба.

I = imread('cameraman.tif');
imshow(I)

Осмотрите закрашенную фигуру изображения из небесной области. Вычислите отклонение закрашенной фигуры, которая аппроксимирует отклонение шума.

patch = imcrop(I,[170, 35, 50 50]);
imshow(patch)

patchVar = std2(patch)^2;

Фильтрация изображения с помощью двусторонней фильтрации. Установите степень сглаживания больше, чем отклонение шума.

DoS = 2*patchVar;
J = imbilatfilt(I,DoS);
imshow(J)
title(['Degree of Smoothing: ',num2str(DoS)])

Программный продукт стриации уменьшается, но не устраняется. Чтобы улучшить сглаживание, увеличьте значение spatialSigma на 2 так что отдаленные соседние пиксели вносят больший вклад в Гауссовское сглаживающее ядро. Это эффективно увеличивает пространственную протяженность двустороннего фильтра.

K = imbilatfilt(I,DoS,2);
imshow(K)
title(['Degree of Smoothing: ',num2str(DoS),', Spatial Sigma: 2'])

Программный продукт стриации в небе успешно удаляется. Была сохранена резкость сильных ребер, таких как силуэт человека, и текстурированных областей, таких как трава на переднем плане изображения.

Чтение изображения RGB.

imRGB = imread('coloredChips.png');
imshow(imRGB)

Преобразуйте изображение в цветовое пространство L * a * b, так что двусторонний фильтр сглаживает восприимчиво похожие цвета.

imLAB = rgb2lab(imRGB);

Извлеките закрашенную фигуру L * a * b, который не содержит острых ребер. Вычислите отклонение евклидова расстояния от источника в пространстве L * a * b.

patch = imcrop(imLAB,[34,71,60,55]);
patchSq = patch.^2;
edist = sqrt(sum(patchSq,3));
patchVar = std2(edist).^2;

Фильтрация изображения в цветовом пространстве L * a * b * осуществляется с помощью двусторонней фильтрации. Установите DegreeOfSmoothing значение, которое должно быть выше, чем отклонение закрашенной фигуры.

DoS = 2*patchVar;
smoothedLAB = imbilatfilt(imLAB,DoS);

Преобразуйте изображение назад в цветовое пространство RGB и отобразите сглаженное изображение.

smoothedRBG = lab2rgb(smoothedLAB,'Out','uint8');
montage({imRGB,smoothedRBG})
title(['Original Image vs. Filtered Image with Degree of Smoothing: ',num2str(DoS)])

Цвета чипов и черной ручки кажутся более равномерными, но горизонтальные зерна в таблице все же видны. Увеличьте пространственную протяженность фильтра так, чтобы эффективная окрестность фильтра охватывала пространство между горизонтальными зернами (это расстояние составляет приблизительно семь пикселей). Также увеличьте DegreeOfSmoothing сглаживать эти области более агрессивно.

DoS2 = 4*patchVar;
smoothedLAB2 = imbilatfilt(imLAB,DoS2,7);
smoothedRBG2 = lab2rgb(smoothedLAB2,'Out','uint8');
montage({imRGB,smoothedRBG2})
title(['Original Image vs. Filtered Image with Degree of Smoothing: ',num2str(DoS),' and Spatial Sigma: 7'])

Цвет деревянной таблицы более однороден с большей соседностью и большей степенью сглаживания. Сохранено ребро острота сколов и ручки.