close all; RGB= imread('flower.bmp');%读取图片gray= rgb2gray(RGB);%灰度图Gauss_3x3= fspecial('gaussian',3,2);%sigma=2的3*3高斯模板Gauss= imfilter(gray, Gauss_3x3);%高斯滤波subplot(2,1,1); imshow(gray); title('灰度图'); subplot(2,1,2); imshow(Gauss); title('高斯滤波'); 点...
在高斯滤波的模板设计中,为什么常用3x3或5x5的模板?()A.模板大小对滤波效果无影响B.模板越大,滤波效果越好C.便于计算且能较好地平衡滤波效果和计算量D.模板越小,滤波效果越好点击查看答案&解析 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.单项选择题高斯滤波器的哪项性质使其在边缘检测中不会偏向任一方向?() A...
尝试了使用这些滤波器对我们原来的图进行操作, 得到了这样的一组结果: 原图: 3x3 高斯: 5x5 高斯: 单纯从效果来看, 两个模板都起到了平滑的作用, 只是程度有深浅的区分. 那么从理论上来说为什么能起到平滑的作用呢? 很显然, 像素的颜色不仅由自身决定了, 同时有其周围的像素加权决定, 客观上减小了和周围像...
上面初步计算3x3高斯核的权重和为0.7794836.考虑这样一个问题,假若某一邻域内所有像素的灰度值为255,那么通过该高斯核进行卷积之后,模板中心像素的灰度值为0.7794836×255=198.77 < 255,偏离了实际的灰度值,使得图像亮度相比原图偏暗,产生了误差.因此有必要对该高斯核进行归一化处理,保证权重和为1以保证图像的均匀灰度...
高斯模板 高斯函数离散化并归一化。得到的是浮点值。下面是一个3X3的例子 C++代码 MyImage MyImage::Gauss(doublesigma,intn)const{// 高斯模糊MyImagetemp(cv::Mat(rows,cols,CV_8U,cv::Scalar(0)));double**gauss=newdouble*[n];//高斯模板doublesum=0;for(inti=0;i<n;i++)gauss[i]=newdouble[...
图2高斯滤波3x3算子 1>串行像素形成3x3矩阵 f(x,y)表示(x,y)点的像素值。 g(x,y)表示(x,y)点经过均值处理后的值。 2>用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值 g(x,y)=(1/16)* (f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1) ...
C# 3x3 高斯实现 publicstaticbyte[,]sf_Gaussian_3x3(byte[,]sMat){//Gaussian 3x3 Core// 1 2 1// 2 4 2// 1 2 1intmH=sMat.GetLength(0);intmW=sMat.GetLength(1);byte[,]Mat=newbyte[mH,mW];inttemp=0;for(inty=1;y<mH-1;y++){for(intx=1;x<mW-1;x++){temp=sMat[y,x]*4;...
我们可以使用matlab中的函数直接计算出高斯核,例如3x3的高斯模板:filter=fspecial('gaussian',3,1);其中sigma=1; sigma的取值决定了高斯函数窗口的大小,在实际中经常看到sigma取值0.8或者1。正常情况下我们由高斯函数计算得到的模板是浮点型数,即double,但是有些情况我们为了加快计算需要将模板处理成整数,对于常见的3x3...
高斯滤波是一种常用的图像处理方法,它通过对图像进行模糊处理,来减少噪声的干扰,使图像更加清晰,较为流行的参数有:卷积核大小、标准差。 卷积核大小是指对图像进行卷积的核的大小,常见的卷积核大小有3x3、5x5、7x7等。一般来说,卷积核越大,处理的范围越广,能够平滑掉的噪声也越多,但同时也会使图像失去一些细节...
协方差: 缩放程度 (3x3 矩阵) 颜色: 颜色 (RGB) Alpha: 透明度 (α) 在实践中,我们通过在屏幕上绘制多个高斯图像,从而画出想要的图像。 由3 个高斯图像渲染出的图像。 点染过程 1. 从运动中恢复出结构 第一步是使用运动恢复结构 (Structure from Motion,SfM) 方法从一组图像中估计出点云。SfM 方法可以让...