图像处理之二维高斯滤波详解

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#图像处理

本文介绍了一种常用的图像处理技术——高斯模糊滤波。该技术通过使用高斯核来平滑图像，减少噪声并产生模糊效果。适用于多种图像处理应用场景。
【图像去噪】基于二维双边高斯滤波实现图像去噪附matlab代码
qq_59747472的博客
03-30 698
1 简介 图像是生活中重要的信息来源,处理图像有助于理解信息的基本信息.但图像本身可能存在一些被干扰的信息或者噪声.研究了基于高斯滤波和双边滤波算法的数字图像处理技术用于对图像的噪声进行消除.通过对图像进行理论模拟和实际图像处理,对两种算法进行比较和模拟得出相应结论.为今后的噪声消除方法的选择和实际工作的改进提供数据参考和依据.​ 2 完整代码 %Demo%二维双边高斯滤波​close allclear allclc%Bilateral filterI1=imread('image1.jpg')
基于二维高斯滤波算法实现图像去噪及matlab代码
TechSavant的博客
08-09 796
二维高斯滤波算法通过对图像的每一个像素点周围的像素进行加权平均操作，来改善图像的质量。不同于普通的均值滤波算法，二维高斯滤波算法采用了高斯函数来对不同位置的像素进行加权，使得离该像素越近的像素所起的作用越大，从而更加有效地去除图像噪声。以上代码首先读入待去噪的图像，然后使用imgaussfilt函数对图像进行二维高斯滤波操作，并将处理后的图像显示出来。值得注意的是，使用imgaussfilt函数时需要指定高斯核的标准差sigma，根据具体情况选取合适的值以达到最佳去噪效果。
图像之二维高斯核
lien0906的专栏
06-12 1230
下面的代码是计算二维高斯核，代码是用纯C写的，可移植性应该不错。计算得到的二维高斯核可以用来对图像进行高斯滤波。由于高斯滤波器是可分的，所以可以用一维高斯核得到二维高斯核（其实中间涉及到一些证明，这里直接借用结论），如代码所示。 [cpp] view plaincopy //====================================
matlab 二维高斯滤波 傅里叶_6. 傅里叶变换与图像的频域处理
weixin_39707168的博客
11-23 1537
本文同步发表在我的微信公众号“计算摄影学”，欢迎扫码关注【转载请注明来源和作者】今天这篇主要介绍傅里叶变换与图像的频域处理，并分析频域滤波和图像的空域滤波的关系。一、傅里叶的趣事今天的主角是图上这位男子：让·巴普蒂斯特·约瑟夫·傅立叶。 这位男子面相呆萌，但却是教过书、打过仗、当过官、搞过科研。傅里叶小时候父母双亡，但他却机缘巧合接受了较好的教育，二十多岁毕业后当了一名数学老师，后来竟然受聘于巴黎...
图像的高斯滤波原理及C++代码实现
LLLLEEEe1的博客
06-21 792
图像高斯噪声是指服从高斯分布的随机干扰，表现为图像中颗粒状"雪花"效果。其数学模型为像素值I'(x,y)=I(x,y)+N(x,y)，其中N(x,y)是均值为0、标准差σ控制强度的独立高斯随机变量。高斯滤波通过构建3×3高斯核（权重矩阵）进行卷积处理，对每个像素点进行加权平均计算，从而消除噪声。文章详细介绍了高斯核的构建过程，包括归一化处理，并提供了C++代码实现高斯滤波的示例。该方法不考虑边界处理，适用于消除图像中的高斯噪声。
图像处理中的一维高斯滤波技术详解
一维高斯滤波是对图像数据的单个维度（通常是水平或垂直方向）进行操作，而二维高斯滤波则是对图像的每个像素点进行加权平均，它更为常见，因为图像可以看作二维数据。但无论是一维还是二维，核心思想是相同的，即使...
图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波
生活需要深度
08-06 993
目录。
图像处理基础(4)：高斯滤波器详解
可为测控的机器视觉专栏
02-20 1802
需要注意的是，最后归一化的过程，使用模板左上角的系数的倒数作为归一化的系数（左上角的系数值被归一化为1），模板中的每个系数都乘以该值（左上角系数的倒数），然后将得到的值取整，就得到了整数型的高斯滤波器模板。二维高斯函数的标准差在x和y方向上应该分别有一个标准差，在上面的代码中一直设其在x和y方向的标准是相等的，在OpenCV中的高斯滤波器中，可以在x和y方向上设置不同的标准差。，随滤波器的模板的尺寸呈平方增长，当高斯滤波器的尺寸较大时，其运算效率是极低的。不过，这样的高斯滤波过程，其循环运算次数为。
高斯滤波详解 python实现高斯滤波
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Ibelievesunshine的博客
03-15 5万+
一. 高斯滤波 高斯滤波是一种线性平滑滤波器，对于服从正态分布的噪声有很好的抑制作用。在实际场景中，我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声，所以在许多实际应用的预处理部分，都会采用高斯滤波抑制噪声。 高斯滤波和均值滤波一样，都是利用一个掩膜和图像进行卷积求解。不同之处在于：均值滤波器的模板系数都是相同的，为1。而高斯滤波器的模板系数，随着距离模板中心距离的增大...
算法系列——高斯滤波
最新发布
嵌入式小蟹总的优快云
09-25 1516
高斯滤波是一种基于高斯函数的线性平滑技术，广泛应用于信号处理领域。本文系统介绍了其核心原理、C语言实现及优化方法。文章首先阐述高斯滤波的加权平均特性，详细解析高斯核生成步骤（包括窗口确定、高斯值计算和归一化处理）。随后结合代码实例，深入分析数据结构设计、初始化流程、卷积运算实现及状态管理机制。针对不同应用场景，文章对比了高斯滤波的优缺点，并给出参数选择建议（如窗口大小取6σ+1）和优化方向（动态参数调整、快速卷积算法等）。最后强调在实际应用中需平衡滤波效果与计算效率，特别在实时系统中要考虑信号延迟问题。
数字图像高斯滤波C++源代码
06-15
对一幅数字图片进行高斯滤波，编程语言C/C++
高斯滤波的c++代码实现
01-19
分别利用一阶高斯与二阶高斯实现了图像的滤波算法，总体来说一阶高斯滤波会更加的快速
高斯低通滤波器(GLPF)
05-06
高斯低通滤波器其原理就是RC电路具有使低频信号较易通过而抑制较高频率信号的作用，可以有效地去除服从正态分布的噪声。 
对图像进行高斯模糊处理（高斯滤波）
05-04
程序能够针对输入的图像进行高斯模糊处理，对于机器视觉技术的相关学科有比较重要的用途
图像处理 高斯低通滤波 MATLAB
02-16
可用于图像处理，实现高斯低通滤波
数字图像处理学习笔记（六）平均滤波，高斯滤波（C++语言）
qq_42181309的博客
03-11 523
参考文献：数字图像处理（第三版）（第四版） 美Rafael，C.，Gonzalez（拉斐尔，C.，冈萨雷斯） 著 参考博客：https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/6407717.html 全代码地址：https://mp.youkuaiyun.com/postedit/100053767 平均滤波与高斯滤波，他们都是低通滤波的一种（使图像模糊化，原理就...
Matlab图像处理- 高斯低通滤波器
qq_20660115的博客
09-07 917
更平滑的一种滤波器，高斯低通滤波器完全没有振铃现象，且边缘平滑。示例代码利用输入图像，构建一个截止频率为30的高斯低通滤波器的透视图如下图所示。
Matlab图像处理-高斯低通滤波器
qq_20660115的博客
09-07 940
高通滤波图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。高通滤波就是为了高消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，消除低频噪声成分削弱，再经傅里叶逆变换得到边缘锐化的图像。示例代码。
空间滤波-高斯低通滤波器
Henry的博客
10-20 1866
邻域均值滤波器在平滑图像的时候虽然会降低了噪声，但是同样模糊了图像，这点是我们不希望的。而加权平均滤波器的效果就比邻域均值滤波器好一点，因为它考虑了权重的大小。我们在模糊图像的时候应该考虑一点的就是距离中心像素的的权重应该大一点，远离中心像素点的影响要弱一些。满足这一特性的话，最好的滤波器是高斯核。高斯函数的公式：函数函数的图像：由公式可知，σ 越小的话，图像应该就越瘦高，所以越靠近中心像素的权重就越大，模糊程度就越弱。
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