高斯模糊原理与C++实现

最新推荐文章于 2025-03-31 14:33:53 发布

Raptor_2017

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分类专栏：数字图像处理文章标签： C++ 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Raptor_2017/article/details/70371161

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本文详细介绍了高斯模糊的定义和原理，并提供了一个C++实现的例子。通过假设模糊半径r=3，方差sigma=1.5，展示了如何计算权重矩阵并进行归一化，最后应用到像素矩阵上，实现对图像的高斯模糊处理。对于彩色图像，可以对每个颜色通道分别进行模糊操作。

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* 程序说明: 高斯模糊的定义、原理及C++实现
* 补充说明: (1)高斯模糊的定义、原理：http://baike.baidu.com/item/高斯模糊
*			为了便于说明，先假设模糊半径 r = 3 ，方差 sigma = 1.5 ，
*			对应的像素矩阵为:
*			14	15	16
*			24	25	26
*			34	35	36
*			简单一点的说，假设要对某个点进行高斯模糊，则把它视为
*			中心点，坐标为(0,0)；然后根据其模糊半径的不同(如，模糊
*			半径为3时)，其周围的8个点的(上下左右，两个斜对角)坐标
*			如下((0,0)点为二维坐标轴的原点)：
*			(-1,1)  (0,1)  (1,1)				
*			(-1,0)  (0,0)  (1,0)           
*			(-1,-1) (0,-1) (1,-1)
*			然后根据二维高斯函数: G(x,y)=1/(2*pi*sigma^2)*e^(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))
*			计算对应的权重矩阵如下：
*			0.0453542	0.0566406	0.0453542
*			0.0566406	0.0707355	0.0566406
*			0.0453542	0.0566406	0.0453542
*			然后对其归一化：
*			0.0947416	0.1183180	0.0947416
*			0.1183180	0.1477610	0.1183180
*			0.0947416	0.1183180	0.0947416
*			将每个点乘以自己对应的权重：
*			14*0.0947416	15*0.1183180	16*0.0947416
*			24*0.1183180	2

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