测试并优化高斯滤波的C语言代码: 测试代码时,可以使用不同的图像和高斯核参数来验证滤波效果。 优化代码时,可以考虑使用更高效的数据结构和算法来减少计算量,提高滤波速度。 将代码集成为一个可复用的高斯滤波库: 可以将高斯滤波的相关函数封装成一个库,提供生成高斯核、应用高斯滤波等接口。 这样,其他项目在需要...
int nWindowSize; //窗口长度的1/2 int nHalfLen; //一维高斯数据滤波器 double *pdKernel; //高斯系数与图像数据的点乘 double dDotMul; //高斯滤波系数的总和 double dWeightSum; //中间变量 double *pdTmp; //分配内存 pdTmp = new double[nWidth*nHeight]; //产生一维高斯数据滤波器 MakeGauss(sigm...
在学习引导滤波,最好对高斯滤波和双边滤波有过理解,对于高斯滤波: W i j = 1 K i e x p ( − ∣ x j − x i ∣ 2 σ 2 ) W_{ij} = \frac{1}{K_i}exp(-\frac{|x_j-x_i|^2}{\sigma^2}) Wij=Ki1exp(−σ2∣xj−xi∣2),其中 W W W是权重, i i i和 j j j是像...
int nHalfLen; //一维高斯数据滤波器 double *pdKernel; //高斯系数与图像数据的点乘 double dDotMul; //高斯滤波系数的总和 double dWeightSum; //中间变量 double *pdTmp; //分配内存 pdTmp = new double[nWidth*nHeight]; //产生一维高斯数据滤波器 MakeGauss(sigma,&pdKernel,&nWindowSize); //Make...
之前,俺也发过不少快速高斯模糊算法. 俺一般认为,只要处理一千六百万像素彩色图片,在2.2GHz的CPU上单...
需要注意的是,上述实现方式是基于线性高斯模型的卡尔曼滤波算法。如果系统模型非线性或者包含非高斯噪声,可以采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)或无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter)等相应的扩展算法。 在C语言中实现卡尔曼滤波算法可以采用以下伪代码: ...
高斯滤波是一种线性滤波算法,它的原理是利用高斯函数对邻域内像素进行加权平均。高斯滤波对信号的平滑效果比较好,它能够有效的保留图像的细节,并且对去除高斯噪声也有很好的效果。在C语言中,我们同样可以编写一个函数来实现高斯滤波算法。下面是一个简单的高斯滤波函数的示例代码: ...
基本原理简单说完,上代码,代码按照下面6步骤叙述。 第一步:灰度化 第二步:高斯滤波 第三步:计算梯度值和方向 第四步:非极大值抑制 第五步:双阈值的选取 第六步:边缘检测 1 把彩色图像变成灰度图像。该部分主要是为像我这样的小菜鸟准备的。 该部分是按照Canny算法通常处理的图像为灰度图,如果获取的彩色图像...
基本原理简单说完,上代码,代码按照下面6步骤叙述。 第一步:灰度化 第二步:高斯滤波 第三步:计算梯度值和方向 第四步:非极大值抑制 第五步:双阈值的选取 第六步:边缘检测 1 把彩色图像变成灰度图像。该部分主要是为像我这样的小菜鸟准备的。 该部分是按照Canny算法通常处理的图像为灰度图,如果获取的彩色图像...
步骤1:用高斯滤波器平滑处理原图像; 步骤2:用一阶偏导的有限差分进行计算梯度的幅值和方向; 步骤3:对梯度幅值进行非极大值抑制; 步骤4:用双阈值算法检测和连接边缘。 上面这段摘抄自:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46606791 下面是代码: ...