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面向图像局部噪声抑制与细节保持问题，独立实现库瓦哈拉边缘保持滑动窗口滤波（Kuwahara）。程序把局部窗口划分为四个重叠子区域，选择方差最小区域的均值作为输出，使窗口跨越边缘时优先使用较平坦的一侧。程序采用单个.m文件组织，仅使用基础MATLAB，自行生成测试图像、高斯噪声、边界扩展、滤波计算和质量指标，关键步骤配有中文注释，适合图像处理课程实验、算法原理学习、参数调试和二次开发。

运行结果

• 原始与含噪图像图：对比包含渐变、纹理、几何边缘和细线结构的原始测试图像与高斯噪声图像。
  

• 滤波结果与误差图：展示库瓦哈拉边缘保持滑动窗口滤波（Kuwahara）输出及其相对原始图像的绝对误差。
  

• 边缘剖面与质量指标图：对比典型行灰度剖面，并给出滤波前后的PSNR、局部SSIM和边缘保持指标。
  

• 算法诊断图：使用1至4的区域编号图展示每个像素最终选择的局部子区域。
  

• 命令行输出：直接输出图像与窗口尺寸、噪声类型、MSE、PSNR、局部SSIM、边缘指标、提升量、运行时间及有效值检查结果。
  

MATLAB源代码

部分代码如下：

%% 库瓦哈拉边缘保持滑动窗口滤波（Kuwahara）图像处理例程% 作者：matlabfilter（V），接定位与导航、滤波相关的matlab代码定制% 2026-08-27/Ver1clc;clear;close all;rng(0);%% 参数设置与测试图像cfg.imageSize=128;cfg.windowSize=5;cfg.noiseDescription='高斯噪声';cfg.noiseSigma=0.070;originalImage=generateTestImage(cfg.imageSize);%% 添加与算法场景匹配的噪声noisyImage=clipImage(originalImage+cfg.noiseSigma*randn(size(originalImage)));%% 执行库瓦哈拉边缘保持滑动窗口滤波（Kuwahara）tic;[filteredImage,diagnosticData]=applyCurrentFilter(noisyImage,cfg);elapsedTime=toc;filteredImage=clipImage(filteredImage);assert(isequal(size(filteredImage),size(originalImage)),'滤波结果尺寸与输入不一致。');assert(all(isfinite(filteredImage(:))),'滤波结果包含NaN或Inf。');assert(all(filteredImage(:)>=0&filteredImage(:)<=1),'滤波结果超出[0,1]范围。');%% 手工计算图像质量指标noisyMetrics=evaluateImageQuality(originalImage,noisyImage);filteredMetrics=evaluateImageQuality(originalImage,filteredImage);printResults(cfg,noisyMetrics,filteredMetrics,elapsedTime);%% 绘图：图窗保持纯净，源码不保存图片或添加水印plotOriginalAndNoisy(originalImage,noisyImage,cfg);plotFilteredAndError(originalImage,filteredImage);plotProfileAndMetrics(originalImage,noisyImage,filteredImage,...noisyMetrics,filteredMetrics);plotDiagnostic(diagnosticData,'库瓦哈拉局部区域选择图');%% 本地函数function[filteredImage,diagnosticData]=applyCurrentFilter(noisyImage,cfg)radius=floor(cfg.windowSize/2);padded=reflectPad(noisyImage,radius,radius);filteredImage=zeros(size(noisyImage));diagnosticData=zeros(size(noisyImage));subSize=radius+1;forrow=1:size(noisyImage,1)forcolumn=1:size(noisyImage,2)region=padded(row:row+2*radius,column:column+2*radius);subregion=cell(4,1);subregion{1}=region(1:subSize,1:subSize);subregion{2}=region(1:subSize,end-radius:end);subregion{3}=region(end-radius:end,1:subSize);subregion{4}=region(end-radius:end,end-radius:end);localVariance=zeros(4,1);localMean=zeros(4,1);forindex=1:4localMean(index)=mean(subregion{index}(:));localVariance(index)=var(subregion{index}(:),1);end[~,selected]=min(localVariance);filteredImage(row,column)=localMean(selected);diagnosticData(row,column)=selected;endendendfunctionimage=generateTestImage(imageSize)

完整代码下载链接：
https://download.csdn.net/download/callmeup/93346095

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