Matlab中的高斯卷积滤波矩阵

图像处理中很关键的一块就是提取图像的内容

有一种方法就是根据颜色变化的剧烈程度来提取

也就是对图像的像素点求偏导数，如果某个方向偏导数很大，一般来说就是不连续的，即轮廓线

但是图像里往往会有很讨厌的噪声点

如果不考虑这些点，直接对图像求梯度函数的话，就会收到很大的影响

滤波矩阵就是为了一定程度上消除噪声，其中比较常见的是高斯卷积滤波矩阵

在Matlab中是用fspecial('gaussian', hsize, sigma)来构造

return a rotationally symmetric Gaussian lowpass filter of size hsize with standard deviation sigma (positive). hsize can be a vector specifying the number of rows and columns in h, or it can be a scalar, in which case h is a square matrix. The default value for hsize is [3 3]; the default value for sigma is 0.5.

如h = fspecial('gaussian',[3,3],1.5)构造了一个大小为3×3、方差为1.5的高斯滤波矩阵。

其中方差越大，那么处理所得的图像与原图相比就越模糊，所以要把握好方差的度

 

再加上滤波函数就可以对图像进行处理

滤波函数imfilter(image,flitermatrix)

filter the image with filtermatrix

如：下述代码实现了上述3×3高斯滤波矩阵进行图像滤波。