运行 exampleFilter.m 以查看算法如何在中等噪声的 2 光子成像数据样本上执行。 此函数是 CP Mauer 作为 ImageJ 插件的一部分编写的更快的矢量化 Java 代码版本（见下文）。
函数 imageStack=Kalman_Stack_Filter(imageStack,percentvar,gain) 目的在图像堆栈的时域中实现类预测卡尔曼滤波器。 CP Mauer 从 Java 代码中提取的算法。 http://rsb.info.nih.gov/ij/plugins/kalman.html 输入imageStack - 一个包含噪声图像序列的 3d 矩阵。 时间是第三维。 增益 - 过滤器的强度 [0 到 1]。 更大的增益值意味着更多及时进行积极过滤，从而获得更平滑的功能顶峰。 高于 0.5 的增益值将加权预测值像素高于观测值。 percentvar -
