在对图像进行滤波时,需要考虑边界像素的处理。一种常见的处理方式是通过对边界像素进行填充来扩展图像,使其在滤波时能够考虑到边界像素的影响。另一种方式是在计算卷积时对边界像素进行特殊处理,例如将边界像素的值设为0。 总结: 通过以上步骤,可以在C语言中实现一维高斯滤波。首先计算一维高斯核的数值,然后对图像进行...
int y,x,i; //高斯滤波器的数组长度 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]; ...
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。 一般的模板为3×3或5×5大小,其权值...
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...
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...
高斯滤波算法是一种常用的线性滤波算法,它通过计算窗口内像素值的加权平均值来实现滤波。高斯滤波算法在平滑图像的同时,能够保留图像的细节信息。下面是C语言中实现高斯滤波算法的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> #define SIZE 3 ...
具体操作时,我们可以通过以下步骤来实现高斯滤波: 1. 遍历图像的每个像素点; 2. 对于每个像素点,取其周围邻域像素的值; 3. 根据邻域像素的值和高斯函数,计算加权平均值; 4. 将加权平均值作为新的像素值; 5. 重复以上步骤,直到遍历完所有像素点。 高斯滤波可以应用于各种图像处理任务中,如图像去噪、图像平滑、...
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: ...
2 对图像高斯滤波,图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现,也就是先一维X方向卷积,得到的结果再一维Y方向卷积。当然也可以直接通过一个二维高斯核一次卷积实现。也就是二维卷积模板,由于水平有限,只说二维卷积模板怎么算。 首先,一维高斯函数: ...