关于高斯滤波的一些理解

 

一、滤波算法简介

         图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等。均值滤波使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值，这种方法易收到噪声的干扰，不能完全消除噪声，只能相对减弱噪声；中值滤波计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值，这种方法对噪声不是那么敏感，能够较好的消除椒盐噪声，但是容易导致图像的不连续性。高斯滤波对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值，对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征。

二、高斯滤波

        数值图像处理中，高斯滤波主要可以使用两种方法实现。一种是离散化窗口滑窗卷积，另一种方法是通过傅里叶变化。在这我主要想说说第一种方法的高斯滤波。离散化窗口滑窗卷积的时，主要利用的是高斯核，高斯核一般是一个奇数的大小的高斯模板。常用的高斯模板有如下几种形式：

       上图所示是常用的两种高斯模板， 左侧是常用的3*3的高斯模板，右侧是常用的5*5高斯模板。那么，上述高斯模板中的参数是怎么得到的呢？这是我第一次接触高斯滤波时，一直不太明白的问题。经过一段时间的学习，查阅资料。才渐渐明白高斯模板中的参数是如何得