1、卷积核的求取 //初始化高斯卷积核kernel =Mat::ones(kHeight, kWidth, CV_32F);//找到高斯核的中心点//注意该中心点是以0开头,10σ结尾的中心点intcenter = floor(5*sigma);//遍历Mat,求值for(inti =0; i < kHeight; i++) {for(intj =0; j < kWidth; j++) {//坐标(i,j)对应的高斯...
简单起见，我们先考率1维的情况，那么可以简单的使用杨辉三角来近似 长度为3时[1 2 1]长度为4时[1 3 3 1]长度为5时[1 4 6 4 1]...因为使用杨辉三角可以很好地保留高斯模版的一个性质 两个高斯模版的卷积还是高斯模版 例如两个长度3的杨辉三角序列，卷积出长度5的序列 conv([1 2 1],[1...
比如使用5*5的模板,(sigma=1.4)得到的是归一化的高斯滤波模板,高斯函数最开始的公式计算出来的是小数,因为小数计算过程更缓慢,所以为了提高运算效率,将其写成整数模板的形式,另一方面小数模板在实际的像素上面也没有实际意义,因为图片的像素点都是整数的形式。 使用: I=fspecial('gaussian',[5,5],1.4); 1. 得...
subplot(3,1,1),plot(t2,b1);axis([-1.5 1.5 0 1.2]);xlabel('t/T');ylabel('b(t)'); title('高斯脉冲成形滤波器的输入(矩形脉冲)'); subplot(3,1,2),plot(t1,y1,'r',t1,y2,'g',t1,y3,'b',t1,y4,'m'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15....
图:高斯滤波器(标准差=3像素)的频率响应。The spatial frequency axis is marked in cycles per pixel, and hence no value above 0.5 has a real meaning。 5、高斯滤波步骤 (1)移动相关核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方 (2)将输入图像的像素值作为权重,乘以相关核 ...
5.创建高斯滤波器,并配置参数: // 创建高斯模糊滤波器 typedef itk::DiscreteGaussianImageFilter<FloatImageType, FloatImageType> GaussianFilterType; GaussianFilterType::Pointer gaussianFilter = GaussianFilterType::New(); gaussianFilter->SetInput(castfilter->GetOutput()); ...
1.通俗讲,对整幅图像进行加权平均的过程。 2.十分有效的低通滤波器。 3.两种实现:1.离散化窗口滑窗卷积;2.傅里叶变换。 4.高斯函数: (e:自然对数,≈2.71828) 5.高斯函数积分: 6.高斯分布: 7.高斯滤波性质(5个):(1)二维高斯函数具有旋转对称性,即滤波器在各个
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假设一个3*3的核,sigma取值1.5以及sigma取5.0,归一化后其权值分布分别是: 假设一个5*5的核,sigma取值1.5以及sigma取5.0,经归一化后其权值分布分别是: 可以看到,权值的分布是以中间高四周低来分布的。并且距离中心越远,其对中心点的影响就越小,权值也就越小。 总结 核大小固定,sigma值越大,...
(5)由于高斯函数的可分离性,大高斯滤波器可以得以有效地实现。二维高斯函数卷积可以分两步来进行,首先将图像与一维高斯函数进行卷积,然后将卷积结果与方向垂直的相同一维高斯函数卷积。因此,二维高斯滤波的计算量随滤波模板宽度成线性增长而不是成平方增长。