本文介绍了使用OpenCV C++在频率域中应用高斯低通滤波的过程，包括滤波器的基本步骤、低通滤波器的作用以及高通滤波器的效果。通过展示理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的公式，并提供了一个高斯低通滤波器的实现示例，阐述了如何通过频率域滤波实现图像平滑。
l 频率域滤波的基本步骤
思想：通过滤波器函数以某种方式来修改图像 变换，然后通过取结果的反变换来获得处理后 的输出图像
低通滤波器：
使低频通过而使高频衰减的滤波 器
被低通滤波的图像比原始图像少尖锐的细节部分而 突出平滑过渡部分
对比空间域滤波的平滑处理，如均值滤波器
高通滤波器：
使高频通过而使低频衰减的滤波 器
被高通滤波的图像比原始图像少灰度级的平滑过渡 而突出边缘等细节部分
对比空间域的梯度算子、拉普拉斯算子
从滤波器处理效果的尖锐程度，可以将他们分为三种类型：理想滤波器、巴特沃斯滤波器、高斯滤波器。他们的尖锐程度也是依次递减。
再从滤波的通过范围看，这三种滤波器都有低通、高通、带通、带阻四个版本。
下面将他们的的公式贴出来，就一目了然啦。
理想低通滤波器： 
理想高通滤波器： 
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