高斯函数原理及高斯模糊

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本文详细介绍了高斯模糊算法的基本原理及其在图像处理中的应用。通过数学公式解释了高斯核的构造方式，并给出了具体的实现步骤。
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【图像处理】高斯模糊、高斯函数、高斯核、高斯卷积操作
生活需要深度
07-04 6624
再次回到这张图，这张图的横轴的0.5，1.5，2，2.5表示几个标准差大小，0.5即0.5个标准差大小，具体数值等于0.5sigma。这个分布可以一直取值，不停地向两边延伸，但是分了方便计算以及精度的考量，当我们取-3sigma到3sigma区间内时，此时该段区间内占整个分布的99.8%，我们就大致认为该段分布已经包含了所有的情况。这9个点的权重总和等于0.4787147，如果只计算这9个点的加权平均，还必须让它们的权重之和等于1，因此上面9个值还要分别除以0.4787147，得到最终的权重矩阵。
【OPENCV】高斯模糊原理及高斯模糊核
Shwan_ma的博客
11-26 2399
高斯模糊 高斯模糊可以看作是一种卷积的实现，可以将高频信息进行平滑。 2维分布的高斯模糊的函数： G(x,y)=Aexp(−(x−μ)2∗σx2+−(y−μ)2∗σy2) G(x, y) = A exp(\frac{-(x-\mu)}{2*\sigma_x^2} +\frac{-(y-\mu)}{2*\sigma_y^2})G(x,y)=Aexp(2∗σx2​−(x−μ)​+2∗σy2​−(y−μ...
高斯函数以及在图像处理中的应用总结
su_yuheng的博客
12-08 1454
高斯函数以及在图像处理中的应用总结 1、一维高斯函数： a表示得到曲线的高度，b是指曲线在x轴的中心，c指width(与半峰全宽有关),图形如下： 2、根据一维高斯函数，可以推导得到二维高斯函数：   在图形上，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。 计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原
高斯模糊
shiyongraow的博客
10-13 3501
图像处理的基本知识和学习SIFT的先验知识，总结一下温故而知新，学习的知识整理出来时常翻一下还是好的。下面将从高斯模糊的定义和应用上来说明。高斯模糊定义 高斯模糊的应用高斯模糊定义高斯模糊其实是一个低通滤波器，它的核心在于使用高斯函数作为模糊模板与输入图像做卷积运算，去除图像的高频分量，达到模糊图像的目的（其实就是滤波）。经过高斯模糊处理的图片视觉效果类似于通过透过半透明的屏幕去查看，高斯模糊在图像
高斯函数详解
04-25 1万+
这其实很好理解，如果sigma也就是标准差越大，则表示该密度分布一定比较分散，由于面积为1，于是尖峰部分减小，宽度越宽（分布越分散）；随着sigma的增大，方差增大，整个高斯函数的尖峰逐渐减小，整体也变的更加平缓，则对图像的平滑效果越来越明显，即图像会变得更模糊。高斯函数的积分是误差函数error function，尽管如此，其在整个实线上的反常积分能够被精确的计算出来，使用如下的高斯积分。a是曲线尖峰的高度，b是尖峰中心的坐标，c称为标准方差，表征的是bell钟状的宽度。图像可以具有任意数量的通道。
高斯模糊的原理是什么，怎样在界面中实现？知乎
Look Forward To
11-22 427
作者：mpcv 链接：https://www.zhihu.com/question/54918332/answer/142137732 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 评论区有问到滤波和模糊区别的，那就一步到位，说下几个容易搞混的概念： 滤波(高通、低通、带通、带阻) 、模糊、去噪、平滑等。 看图： （它们的范围大小以及相互包含关系如图所示） 滤波是对输入信号进行卷积处理的一个过程，写成一个函数的形式是这样的：滤波 = 卷积（ ...
高斯函数编写全代码_高斯函数编写_亲测可用_全代码_有注释_原理清晰_
09-29
例如，在图像处理中，高斯函数常被用来进行模糊处理，此时`x_values`通常是图像的像素坐标，而`mean`和`std_dev`则影响模糊的程度。 了解高斯函数的原理和实现方法对于理解和解决涉及概率分布的问题至关重要。这个...
一文了解高斯滤波器，附原理及实现过程
01-20
高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。...要想得到一个高斯滤波器的模板，可以对高斯函数进行离散化，
Android12 支持高斯模糊及高斯模糊原理
鸿蒙开发知识记录
10-21 5741
1. 高斯模糊： 高斯模糊是是图片产生模糊效果的一种算法，使用正态分布来平滑数据。 1. 原理： 所谓"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。下图中，2是中间点，周边点都是1。"中间点"取"周围点"的平均值，就会变成1，在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节。 显然，计算平均值时，取值范围越大，"模糊效果"越强烈。下面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大，图像就越模糊。 接下来的问题就是，既然每个点都要取周边像素的平均值，那么应该如何分配权重呢
matlab仿真模糊函数--（包括矩形脉冲、高斯脉冲和LFM信号）
05-06
matlab实现矩形脉冲和高斯脉冲的模糊函数的仿真，绘制模糊函数图、模糊度图、距离模糊函数图、速度模糊函数图。
不同波形的模糊函数
05-09
利用MATLAB分别计算并画出常规脉冲信号、线性调频信号、相干脉冲串信号、二进制相位编码信号（巴克码）、伪随机码（M序列码）的模糊函数。
一文读懂高斯模糊算法
12-11
描述高斯分布，简单易懂。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布 （又名"高斯分布"）用于图像处理。
图像处理算法--高斯模糊
AcceptedLin的博客
12-05 3380
                         图像处理算法--高斯模糊 高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。 高斯模糊相信很多学习p图的人并不陌生,它能够让一张图片产生需要的模糊效果. 提起高斯模糊,我们应该联想到正态分布，所...
matlab高斯2D模糊的函数
wisdompeak的专栏
01-28 4122
function [ f_blurring ] = Func_GaussianBlurring2D( I,FWHM, Method,Pixel_Size,Pad) %   Pixel_Size = 1e-6;     %   Pixel Size [m] %   FWHM = 5;              %   [pixels] %   Method = 1; sigm
高斯模糊（OpenCV+Python）
m0_43425029的博客
05-12 4570
1.高斯模糊的介绍 高斯模糊实质上就是一种均值模糊，只是高斯模糊是按照加权平均的，距离越近的点权重越大，距离越远的点权重越小。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。 高斯模糊的原理： 高斯分布的标准差σ。标准差代表着数据的离散程度，如果σ较小，那么生成的模板的中心系数较大，而周围的系数较小，这样对图像的平滑效果就不是很明显；反之，σ较大，则生成的模板的各个系数相差就不是很大，比较类似均值模板，对图像的平滑效果比较明显 2.
高斯模糊知识点
最新发布
极客神殿
11-17 1311
权重由高斯函数确定，靠近中心的像素具有更高的权重，远离中心的像素权重较低。总结来说，高斯模糊是一种重要的图像处理技术，适用于去噪、平滑、图像特征提取等场景，广泛应用于图像处理、计算机视觉、医学影像及艺术效果制作等多个领域。高斯模糊是一种图像模糊技术，其核心思想是通过高斯函数对图像进行平滑处理。在图形设计中，高斯模糊常用于艺术效果的制作，如在图像中加入柔和的过渡效果或背景虚化，以突出前景物体。在医学影像处理中，高斯模糊用于去除噪声，提高图像的质量，便于医生分析病变区域。是图像中周围像素的值，
高斯模糊原理和python实现
qm5132的博客
05-12 1万+
高斯模糊是一种常见的模糊技术，相关知识点有：高斯函数、二维卷积。 （一）一维高斯分布函数 一维（连续变量）高斯函数形式如下，高斯函数又称“正态分布函数”： μ是分布函数的均值（或者期望），sigma是标准差。 一维高斯分布函数的图形： 从图可知，以x=0为中心，x取值距离中心越近，概率密度函数值越大，距离中心越远，密度函数值越小。 （二）二维高斯分布函数 二维高斯分布函数的形式： 特别说明，当变量x和y相互独立时，则相关系数ρ=0，二维高斯分布函数可以简化为...
高斯模糊(高斯滤波)原理以及计算过程
StriveZs'Blog
07-30 2万+
高斯模糊/高斯滤波 通常，图像处理软件会提供模糊滤镜，使图片产生模糊效果。 模糊的算法有很多，其中有一种叫高斯模糊(Gaussian Blur)，它将正态分布用于图像处理。 文本介绍了高斯模糊的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术(data smoothing)，适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。 高斯模糊的原理 所谓模糊，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。 上图中，2是中间点，周边点都是1. 中间点取周围点的平均值之后，就会从2变成了1.
高斯模糊实现小结
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zddhub的专栏
04-11 5万+
注：博客中图表的大小难以调整，导致阅读不便，这里有其pdf版本：高斯模糊实现小结.pdf   高斯模糊是一种图像滤波器，它使用正态分布(高斯函数)计算模糊模板，并使用该模板与原图像做卷积运算，达到模糊图像的目的。 N维空间正态分布方程为： 其中，σ是正态分布的标准差，σ值越大，图像越模糊(平滑)。r为模糊半径，模糊半径是指模板元素到模板中心的距离。如二维模板大小为m*n，则模板上的元素
高斯模糊C++实现及效果验证
高斯模糊的核心在于高斯核（或称为高斯滤波器），它根据高斯分布原理对图像的像素值进行加权平均计算，权重大小取决于像素点距离中心点的距离。距离中心点越远的像素点，其在加权平均中的权重越小。 在实际应用中，...
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