滤波算法

该文档汇总了十种滤波算法程序，包括：中值、算术平均、一阶滞后、限幅、递推、加权递推、消抖、中值平均、限幅消抖。

涵盖了基础的滤波算法及其应用函数，详细讨论了各种基本函数在滤波效果检验中的应用。

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。

Matlab 写的粒子滤波代码，结构清晰，注释也比较到位，跑起来没啥坑，适合拿来改一改就能直接用。里头的核心逻辑包括状态更新、重采样这些常规模块，都写得比较规整，适合刚接触粒子滤波或者需要快速验证思路的同学。 Matlab 的粒子滤波代码，写得还挺实用。基本的滤波流程都带了，包括初始化、预测、加权、重采样。状态估计逻辑清楚，看起来就蛮舒服的。 你要是想跑一个定位仿真，比如目标跟踪或者导航测试，直接套这份代码就行。particle_filter.m里主要逻辑都在，resample()部分也没坑。 建议结合一些可视化工具一起用，像plot()绘个轨迹啥的，效果一目了然。如果你对滤波过程不太熟，文章

IMM 滤波算法挺有意思，适合动态系统中的目标跟踪问题。它通过融合多个滤波模型，像卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波等，来优化系统状态估计。这种方法能有效应对不确定性和非线性问题，是在自动驾驶、无人机导航等应用中表现不小。你可以通过下载这份完整代码，看到如何把这些理论实现到实际代码里。每个模型通过预测、更新、权重分配等步骤交替工作，不断优化系统的状态估计。挺有挑战性的，但一旦掌握了，应用起来会让你在跟踪问题上如鱼得水。如果你在做跟踪相关的项目，拿这个代码参考一下应该挺有的。

本资源提供了一种改进的粒子滤波算法，着重于识别和利用高质量粒子。算法根据权重对粒子进行排序，舍弃低权重粒子（概率分布函数高于0.5）。高权重粒子则根据其权重进行采样。在权重与概率分布函数介于0.5之间的粒子上进行均匀采样，以捕捉大多数粒子的趋势，实现更快速、更精确的目标跟踪，并降低目标丢失的可能性。

数字图像处理课程：利用 Matlab 实现图像的 中值算法。该算法用于去除图像中的噪声，特别是对于椒盐噪声具有较好的处理效果。具体步骤如下： 读取图像并转换为灰度图像。 使用滑动窗口对每个像素点的邻域进行处理。 在窗口中找出所有像素的 中值，并替换当前像素。 显示处理后的图像。以下是Matlab代码实现： img = imread('image.jpg'); % 读取图像 gray_img = rgb2gray(img); % 转为灰度图像 filtered_img = medfilt2(gray_img, [3 3]); % 3x3 中值滤波 imshow(filtered_img);

这份文件包含了自编的中值滤波器、高斯滤波器和均值滤波器的MATLAB代码实现。

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。

本项目提供Matlab编写的均值滤波和中值滤波函数，包含详细代码注释及测试示例，方便理解和学习图像滤波算法。