高斯滤波器

本文整理自以下博客：

https://blog.youkuaiyun.com/u013355826/article/details/69257526

https://blog.youkuaiyun.com/sunmc1204953974/article/details/50634652

 

 

滤波器的作用

1、数字图像信号的频率分布？

回答：信号或者图像的能量大部分在中低频，少部分有用信号在高频段被噪声淹没（噪声都是高频信号）。因此设计滤波器能降低高频成分幅度就能减弱噪声影响。

2、为什么进行图像滤波？

回答：适应图像处理要求，消除图像数字化时所混入的噪声；提取对象特征作为图像识别的特征模式。

3、如何理解滤波器？

回答：把滤波器想象成一个包含加权系数的窗口，当时用滤波器平滑图像时，相当于把窗口放大图像上，透过窗口看图像。

4、滤波器实现的结果是怎样的？

回答：对图像做平滑或者滤波后图像变得更模糊。

 

在介绍双边滤波器之前先介绍高斯滤波器的原理：

 

图像滤波之高斯滤波（Gauss filter）

 

高斯滤波：

高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量（比如噪声）滤去，起到图像平滑作用。

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。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。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值用。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。

 

高斯模糊：

我们常说的高斯模糊就是使用高斯滤波器完成的，高斯模糊是低通滤波的一种，也就是滤波函数是低通高斯函数，但是高斯滤波是指用高斯函数作为滤波函数，至于是不是模糊，要看是高斯低通还是高斯高通，低通就是模糊，高通就是锐化。