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2D具有可变西格玛高斯滤波器

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乍得格林
乍得格林 在2019年4月1日
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评论： 图像分析 在2019年4月4日
我有一个大的数据集的网格我想低通滤波器。美中不足的是，需要指定为网格的每个像素的不同的西格玛值。
适马的单个值对整个电网是容易 imgaussfilt， 因此，例如，我使用3这样的西格马值可以过滤网格I：
数据的％A格：
I = 10 *兰特（100）;
％的格栅，过滤，标准差= 3：
如果= imgaussfilt（I，3）;
但我不希望土色西格玛的单个值对整个电网。相反，我要指定每一个像素不同的西格玛。对于这个100x100的网格可以很容易地通过每一行和每一列循环，过滤电网这样西格玛的规定值：
对应于数据的网格西格玛值的％A格：
西格玛= ABS（峰（100））+ 0.1;
％预分配：
IF2 = NaN的（大小（I））;
通过每行和列％循环：
对于行= 1：尺寸（I，1）
对于COL = 1：尺寸（I，2）
％使用西格玛（行，列）在整个网格执行高斯滤波器：
TMP = imgaussfilt（I，西格马（行，列））;
％仅保存对应于该行和col值：
IF2（行，列）= TMP（行，列）;
结束
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嵌套的循环方法给出我想要的答案，但它是不雅的，和缓慢的非常大的网格。有没有更好的方法来定义一个局部变滤波器？

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答案（1）

沃尔夫冈Schwanghart
沃尔夫冈Schwanghart 在2019年4月3日
编辑：沃尔夫冈Schwanghart 在2019年4月3日
嗨乍得，
下面是一些代码使用nlfilter该做的伎俩。为了更有效率，我创建了一组有限的滑动窗口的查询表。
％变量的标准偏差
ST = 1：100;
滑动窗口的大小％
％应该是一个奇数
M = 101;
kcenter =小区（M / 2）;
％的过滤器单元阵列
ST = cellfun（@（X）fspecial（“高斯”，[M M]，x）时，num2cell（ST），“互可操作性框架”，假）;
％的图像进行平滑
A =兰特（200）;
％图像的变量的标准偏差
STSIZE =兰迪（20，尺寸（A））+ 5;
％图像的线性指数
IX =重塑（1：numel（A），大小（A））;
B = nlfilter（IX，[M M]，...
@（IX）的乐趣（Ⅸ，A，STSIZE，ST，kcenter））;
于imagesc（B）
功能OUT =乐趣（Ⅸ，A，STSIZE，ST，kcenter）
如果任何（IX（:) == 0）
％的图像是零填充
％的回报楠
OUT =南;
其他
％GET窗口
IXC = IX（kcenter，kcenter）;
stsize = STSIZE（IXC）;
F = {ST} stsize;
A = A（ⅸ）;
出= F（：）'*一个（:);
结束
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3条评论

乍得格林
乍得格林 在2019年4月3日
呵呵，有意思，我不知道的 nlfilter 。然而，对于高斯滤波器中，窗口的大小应当根据滤波器的西格玛变化。有没有办法做到这一点不保持m和n固定的吗？
沃尔夫冈Schwanghart
沃尔夫冈Schwanghart 在2019年4月3日
诚然，窗口的大小是固定的，但高斯核的标准偏差变化。现在我已经更新了代码。而m和n保持固定（由需要 nlfilter ），内核的标准偏差自由变化，但它从来没有扩展内核的大小。
图像分析
图像分析 在2019年4月4日
我第二个这个答案 - 我要（）也建议nlfilter，直到我看到沃尔夫冈打我给它。

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