当然,也可以不用高斯滤波,可以采用其他处理,反正就是怎么处理合适怎么来就好。 实现 现在经过初步了解什么是高斯滤波之后,下面说说怎么实现高斯滤波。 1、初步计算 之所以被冠以“高斯”之名,是因为处理过程里面,运用了高斯函数,也就是: 其中:μ是x的均值,σ是x的标准差。μ决定了分布对称中心,σ决定了分布的形状...
从以上公式可知,双边滤波是综合了高斯滤波和α-截尾均值滤波器的特点,同时考虑了空间域与值域的差别,而高斯滤波和α均值滤波分别只考虑了空间域和值域差别。高斯滤波器只考虑像素间的欧式距离,其使用的模板系数随着和窗口中心的距离增大而减小;α-截尾均值滤波器则只考虑了像素灰度值之间的差值,去掉像素灰度值的最小值...
高斯噪声是一种常见的噪声,图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声,因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响,以滤波器中心位置为高斯分布的均值,根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置的数值,从而形成一个形如图5-15所示的高斯滤波...
高斯滤波(Gaussian Filter)是一种常见的图像处理技术,用于平滑和降噪图像。它采用高斯函数对图像进行卷积操作,使得图像中的噪声被平滑掉。高斯滤波在数字图像处理、模式识别等领域得到广泛应用。 1.高斯滤波的基本原理 高斯滤波的基本原理是利用高斯函数对图像进行卷积操作,实现对图像的平滑和降噪。高斯函数是一种钟形曲线...
对于图像来说,高斯滤波器是利用高斯核的一个2维的卷积算子,用于图像模糊化(去除细节和噪声)。 1) 高斯分布 一维高斯分布: 二维高斯分布: 2) 高斯核 理论上,高斯分布在所有定义域上都有非负值,这就需要一个无限大的卷积核。实际上,仅需要取均值周围3倍标准差内的值,以外部份直接去掉即可。如下图为一个标准差...
1. 高斯滤波原理 高斯滤波器的本质是一个二维低通系统,它通常是以一个矩阵的形式出现,比如式(1)这个5×5高斯核(又称为kernel),用它对图像做卷积,图像的高频分量会被打到低频,最终呈现的效果就是图像变模糊了。 (1)gaus_kernel=[41624164166496641624961449624166496641641624164] 生成它的是一个以e为底的指数函数,...
1 什么是高斯滤波? 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。[1]通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模...
1. 高斯滤波原理 高斯滤波器的本质是一个二维低通系统,它通常是以一个矩阵的形式出现,比如式(1)这个5×5高斯核(又称为kernel),用它对图像做卷积,图像的高频分量会被打到低频,最终呈现的效果就是图像变模糊了。 生成它的是一个以e为底的指数函数,通常用exp来标识,如(2)所示: ...
对于图像来说,高斯滤波器是利用高斯核的一个2维的卷积算子,用于图像模糊化(去除细节和噪声)。 1) 高斯分布 一维高斯分布: 二维高斯分布: 2) 高斯核 理论上,高斯分布在所有定义域上都有非负值,这就需要一个无限大的卷积核。实际上,仅需要取均值周围3倍标准差内的值,以外部份直接去掉即可。如下图为一个标准差...