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...
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...
高斯函数的表达式为,G(x) = (1 / (sqrt(2 PI) sigma)) exp(-x^2 / (2 sigma^2)),其中sigma是高斯核的标准差,x表示距离中心的偏移量。可以根据需要选择合适的sigma值,并计算出一维高斯核的数值。 步骤2,对图像进行滤波。 接下来,将计算得到的一维高斯核应用到图像的每一行或每一列上。对于图像中的...
在图像去噪方面,高斯滤波可以有效地减少椒盐噪声、高斯噪声等常见噪声对图像造成的影响。在图像平滑方面,高斯滤波可以减少图像中的细节信息,使图像更加柔和。在边缘检测方面,高斯滤波可以通过平滑图像,减少噪声对边缘检测的干扰。 然而,高斯滤波也存在一些问题。首先,高斯滤波会对图像进行平滑处理,从而使一些细节信息丢失。
【摘录】高斯滤波的C语言实现 http://steven-wang.appspot.com/gaussianFilter-65001.html 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。关于高斯滤波的数学原理说明可以从文章底部的参考资料中获得。 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...
(1)利用imnoise()函数在图像electric.tif 上加入高斯噪声,高斯噪声均值为0,方差分别为0.2,0.5,0.8,在同一个图形窗口显示原图像和加入不同方差噪声图像,比较加入不同方差的高斯噪声对图像的影响; (2)利用imnoise()函数在图像electric.tif 上加入椒盐噪声,概率分别为0.2,0.5,0.8,在同一个图形窗口显示原图像和加入不...
均值模糊很简单,但不是很平滑。高斯模糊就有这个优点,所以被广泛用在图像降噪上。特别是在边缘检测之前,都会用来移除细节。高斯滤波器是一个低通滤波器。 2.7、运动模糊Motion Blur 运动模糊可以通过只在一个方向模糊达到,例如下面9x9的运动模糊滤波器。注意,求和结果要除以9。
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: ...
中值滤波:对于单级或双极脉冲噪声,尤为有效。 最大值滤波:放大图像的亮点,还可以消除胡椒噪声。 最小值滤波:增强图像的暗部,还可以消除盐粒噪声。 中点滤波:适用于随机分布的噪声,比如高斯噪声和均匀噪声。 修正的阿尔法均值滤波:处理多种噪声混合的情况。
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: ...