Bilateral Filter 双边滤波

关于粒子滤波器的综述性文章 非常的全面及详细的介绍了粒子滤波器的原理用途和一些待解决的问题 很好的资料

匹配滤波器设计代码，有注释，帮助理解匹配滤波器的应用

用来学习粒子滤波 我在原算法基础上加了一点改进,侧重于发现高质量粒子,粒子按照权重排序后对低权重(概率分布函数高于0.5)进行舍弃,高权重粒子采样其权重, 在这个权重与概率分布函数在0.5之间的粒子上

该资源是卡尔曼滤波(Kalman Filter)原理,内含实例代码,看了众多文章后,自己的理解。实例一个鼠标跟踪程序。

一份很详细很好的英文卡尔曼滤波文档，作者用类似科普文的写法，通俗的讲解了卡尔曼滤波，以及详细推导过程。

添加高斯噪声,并用高斯滤波、均值滤波、中值滤波、双边滤波四种滤波去噪方式,并且分别得到这四种滤波后的信噪比值,通过比较信噪比值,得到最佳的滤波去噪处理方式。添加噪声的浓度可以改变,并且也可以改变卷积核

BilateralTextureFiltering论文算法：基于MS2013集成开发环境&&opencv3.0实现！

《Diggital Visual Effects》课程讲义Bilateral Filters双边滤波。

为了更好地去除纹理图像中的噪声,提出了一种新的混合波原子阈值的振荡纹理图像扩散模型;利用扩散方程和图像滤波方法的理论联系,给出了联合双边滤波的图像去噪算法;最后,利用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度

提出了基于背景重建的运动目标分割改进算法。首先使用多帧差获得初次的背景和前景分离，使用前后多帧差重合部分的合并作为当前帧的运动对象，并通过形态膨胀操作消除二值模板中的空洞，得到该帧的并不精确的初次运动