欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理进阶版②付费专栏Matlab图像处理初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、交叉双边滤波器(CBF)简介双边滤波器是一种结合了经典的低通滤波器和边缘停止函数的非线性与非局部的技术当像素之间的强度差异大时滤波器内核衰减。由于图像中相邻像素的灰度相似度和空间邻近度 滤波的权重不仅取决于Euclidean距离 而且取决于灰色或彩色空间的距离。交叉双边滤波器的优点在于它可以平滑图像同时使用相邻像素保留边缘。在数学上假设源图像为A 则像素点p处的双边滤波器(Bilateral Filter BF) 输出的计算如下由于σS和σγ控制BF特性, Zhang等分析了σγ/σS值和输入信号的导数对BF特性的依赖关系。最佳的σS值是根据所需的低通滤波量来选择的, 如果图像放大或缩小, σS和σγ必须进行相应的调整, 以获得对应的结果。CBF考虑了源红外图像A (IR) 中相邻像素的灰度相似度和空间邻近度, 以形成滤波器核并对源可见光图像B (VI) 进行滤波。源可见光图像B在像素点p处的CBF输出为:分别从源图像A和源图像B中减去经过CBF处理的输出, 获得源图像A和源图像B的细节图, 即:类似地, 在超声波传感器图像中, 源图像B中的信息并不存在于源图像A中, 因此对源图像B应用CBF将使源图像B中的信息模糊。这是由于源图像A中不存在源图像B的信息, 因此对源图像B应用高斯内核使该区域中的灰度级具有相似的值, 反之亦然。⛄二、部分源代码close all;clear all;clc;%%% Fusion Method Parameters.cov_wsize5;%%% Bilateral Filter Parameters.sigmas1.8; %%% Spatial (Geometric) Sigma. 1.8sigmar25; %%% Range (Photometric/Radiometric) Sigma.25 256/10ksize11; %%% Kernal Size (should be odd).arr[‘A’;‘B’];for m1:2stringarr(m);% inp_imagestrcat(‘images\med256’,string,‘.jpg’);inp_imagestrcat(‘images\office256’,string,‘.tif’);% inp_imagestrcat(‘images\gun’,string,‘.gif’);x{m}imread(inp_image);if(size(x{m},3)3)x{m}rgb2gray(x{m});endend[M,N]size(x{m});%%% Cross Bilateral Filter.ticcbf_out{1}cross_bilateral_filt2Df(x{1},x{2},sigmas,sigmar,ksize);detail{1}double(x{1})-cbf_out{1};cbf_out{2} cross_bilateral_filt2Df(x{2},x{1},sigmas,sigmar,ksize);detail{2}double(x{2})-cbf_out{2};%%% Fusion Rule (IEEE Conf 2011).xfusedcbf_ieeeconf2011f(x,detail,cov_wsize);tocxfused8uint8(xfused);if(strncmp(inp_image,‘gun’,3))figure,imagesc(x{1}),colormap grayfigure,imagesc(x{2}),colormap grayfigure,imagesc(xfused8),colormap grayelsefigure,subplot(131);imshow(x{1});title(‘图1’)subplot(132);imshow(x{2});title(‘图2’)subplot(133),imshow(xfused8) ;title(‘融合后’)end% axis([140 239 70 169]) %%% Office.fusion_perform_fn(xfused8,x);⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1]李昌兴,武洁.基于FPDEs与CBF的红外与可见光图像融合[J].计算机科学. 2019,46(01)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断3 图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知4 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化7 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置9 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长10 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合