基于逐段线性近似的快速双边滤波Matlab实现

Matlab代码包含三个子函数和一个主函数，能够对各种格式的图像（包括彩色和灰度图像）进行双边滤波处理。

使用Matlab实现了ELad论文中提出的算法，详细讨论了Retinex理论及其应用。文章包含了相关图片，为研究该理论的学者提供参考和帮助。

快速图像里的高效滤波器里，Fast Bilateral Filter算是个挺能打的。用的是论文里提到的O(1)复杂度算法，也就是说，不管图像多大，时间几乎不怎么变。对做边缘保留的图像平滑来说，友好，尤其适合大图和实时。 代码是用MATLAB写的，实现也比较清晰。参考了两篇论文，一个讲核心思想，一个讲了进一步的加速思路。如果你之前写过常规双边滤波，会发现它速度提升不是一点点，响应也快，代码也不复杂。 有意思的是，它用了三角范围内核来做逼近，效率提升的关键点就在这。跟传统用高斯核的方法比，这思路挺巧的，而且精度上也还不错，做效果图时边缘不糊。你在医学图像、HDR 合成或者图像降噪这些方向时，能派上

提供了一个可设置方差的双边滤波函数，供 MATLAB 用户使用。

双边滤波算法在图像上挺有意思，尤其在去噪和边缘保留方面表现不赖。它通过结合像素的空间邻近度和灰度相似度来滤波，既能去噪，又能保护图像的细节。这个算法的核心就在于定义两个重要参数：**空间窗口半径**和**颜色距离阈值**。通过调整这两个参数，能够控制像素间的影响范围，从而获得理想的去噪效果。 实际操作时，双边滤波的权重函数由空间权重和色彩权重组成，空间权重依赖于像素间的空间距离，而色彩权重则关注像素的灰度差。这些权重会共同作用于每个像素，它在滤波时同时保留边缘细节。 对于 MATLAB 实现来说，算法一般会经历多个迭代，每次迭代后图像的噪声就会减少，结构会越来越清晰。其实，算法在图像时能有效减

快速近似熵的向量化实现，运行效率提升，适合长时间序列数据。ApEn 本身是个复杂性的利器，在临床或金融领域都挺常见。用 for 循环写过 ApEn 的朋友应该知道有多慢，这版用矩阵操作，速度直接翻倍，配套的foo.m还能画图，一眼看出参数 r 取值的影响，挺实用的。

Matlab编程-联合双边滤波器。bfilter2函数用于执行二维双边高斯滤波。

验证通过。将灰度图像输入，按照matlab语言直接操作，非常适合新手使用。

结构风荷载的模拟总让人头大？线性滤波法配合自回归模型，在MATLAB里搞定多点脉动风速还挺方便的。 杨亚勤的做法比较巧，直接用AR 模型模拟出具有空间相关性的风速时程，核心逻辑不复杂，计算效率也高。比起传统的谐波叠加法，速度快不少，适合你要做大跨度结构风载计算的情况。 程序用起来也顺手。先读取txt里的节点坐标和平均风速，随机数初始化后跑 AR 模型，输出带时间相关性的风速记录。要注意用统一的随机种子，确保每次模拟能重复。 实际案例里，他还用了这个方法去模拟武汉火车站屋盖的风速时程，效果还不错。理论接地气，工程上也能直接上手，挺适合做风工程模拟的你拿来做参考。 如果你平时也喜欢用MATLAB搞