图像平滑-高斯滤波

最新推荐文章于 2025-06-25 16:35:04 发布

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分类专栏： python-OpenCV

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47 篇文章

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本文深入探讨了高斯模糊算法在图像处理中的应用，通过使用OpenCV库中的GaussianBlur函数，详细解释了如何通过调整参数如核大小和方差来控制模糊效果。展示了不同核大小下图像模糊程度的变化，帮助读者理解高斯模糊的工作原理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

让临近的像素具有更高的重要度。对周围像素计算加权平均值，较近的像素具有较大的权重值。
GaussianBlur函数

dst=cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX)

ksize 核大小必须为奇数
sigmaX X方向方差，控制权重 X方向Y方向方差是一致的故可以不要求。
一般情况下=0，
在这里插入图片描述

核越大，滤波程度越深，图片越模糊

import cv2
a=cv2.imread('image\lenanoise.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
b=cv2.GaussianBlur(a,(5,5),0)
c=cv2.GaussianBlur(a,(15,15),0)
cv2.imshow('a',a)
cv2.imshow('b',b)
cv2.imshow('c',c)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

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50.图像的高斯滤波

twnkie的博客

08-08

377

然后，定义了一个5x5的滤波核和X方向上的标准差为1.0，用于进行高斯滤波。sigma（space）越小，中心点权重越大，周围点权重越小，对图像的滤波作用越小，趋于零时，输出等同于原图。在高斯滤波中，会将中心点的权重值加大，远离中心点的权重值减小，在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重的和。优点： 1-各个方向上平滑程度相同 2-高斯函数是单值函数，高斯卷积核的锚点为极值，在所有方向上单调递减，锚点像素不会受到距离锚点较远的像素影响过大，保证了特征点的特性 3-在频域上，滤波过程中不会被高频信号污染。

C语言c++--图像平滑--高斯滤波

weixin_44474840的博客

05-20

1435

#include <fstream> #include <math.h> #include <stdio.h> #include <windows.h> #include <iostream> using namespace std; int main() { //定义原始图像的宽和高 unsigned int Height = 0; unsigned int Width = 0; //定义循环变量 int i=0; int j

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高斯滤波器平滑图像

weixin_34102807的博客

07-09

536

高斯滤波器平滑图像基本原理从空间域讲，可以理解为带权重的空间平均；从频率域讲，是进行了一次低通滤波；虽然表达式非常繁琐，可以通过一个模板矩阵，指定每一个附近点的加权值来计算而不是直接公式计算http://blog.youkuaiyun.com/hhygcy/article/details/4329056http://www.360doc.com/content/10/1118/21/22...

C# 基于halcon的视觉工作流-章5-图像滤波

最新发布

fang_1_9_8_7的博客

06-25

518

摘要：本章介绍了C#基于Halcon实现的四种图像滤波方法：均值滤波（mean_image）通过滑动窗口计算像素均值去噪；中值滤波（median_image）取邻域像素中间值消除椒盐噪声；高斯滤波（gauss_filter）利用加权高斯核平滑图像；二项式滤波（binomial_filter）采用整数核快速降噪。每种方法均配Halcon算子调用示例、原理说明（如3×3滤波核操作）及效果对比图（噪点消除对比）。滤波参数（掩模尺寸、边界处理等）影响结果，需根据场景选择。内容涵盖基础理论到C#联合开发实践，适合视

图像的平滑处理——高斯滤波

weixin_41269731的博客

09-18

2101

高斯滤波器属于线性滤波器；一般来说，使用大小为mn的滤波器对大小为MN的图像进行线性空间滤波，可由下式表示：以3*3的的滤波器模板为例，这个公式的含义就是，将相同位置的元素相乘并相加下面介绍w(s,t)的计算方法首先来看看二维高斯分布的函数：假设中心点的坐标是（0，0），那么距离它最近的8个点的坐标如下：方差值的大小自行选取，假设取1.5，将(-1,-1)、(-1,0)等依次带入...

图像的高斯滤波

jsf921942722的博客

05-28

588

MakeGaussianData.h MakeGaussianData.c 是产生高斯滤波的数据的头文件、函数 MakeGaussianData.h #ifndef _MAKEGAUSSIANDATA_H_ #define _MAKEGAUSSIANDATA_H_#ifdef __cplusplus extern "C" { #endif int makeGaussianData(

图像中高斯滤波

tongfy0000的专栏

11-16

1420

图像高斯滤波 高斯函数：　　其中 a、b 与 c 为实数常数，且a > 0. c^2 = 2 的高斯函数是傅立叶变换的特征函数。这就意味着高斯函数的傅立叶变换不仅仅是另一个高斯函数，而且是进行傅立叶变换的函数的标量倍。高斯分布：正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学

图像平滑- 高斯滤波函数

06-10

### 图像平滑技术——高斯滤波函数详解 #### 一、引言在图像处理领域中，图像平滑是一种常见的预处理技术，用于去除图像中的噪声或模糊图像细节，以便于后续处理如边缘检测等操作。其中，高斯滤波是一种广泛使用的...

数字图像处理-平滑滤波处理

07-13

最常用的平滑滤波器包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。平滑滤波在图像处理中具有广泛的应用，包括图像增强、边缘检测前的预处理、降低噪声等。选择适当的滤波器和参数取决于噪声类型、图像特点以及期望的平滑程度...

04.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波1

08-03

本文将详细介绍四种常用的图像平滑方法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波以及中值滤波，并结合Python和OpenCV库进行实践。 1. **图像平滑**： - 图像平滑的主要目标是消除图像中的噪声，提高图像质量。噪声通常由...

图像处理：高斯滤波

qq_52959401的博客

03-02

1万+

高斯滤波 　　高斯滤波（也可以说“高斯模糊”）其实就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。简单来说就是整个图像某个像素点的值与周围像素点的值挂钩，是原图像某一像素点的值其实是其本省和周围像素点值的加权平均过程。　　处理结果上：整个图像相较于原图像会看起来较为模糊，原图像上的某些噪声点在经过周围像素点加权求和后会被剔除掉。下面这个是看到很有意思的两张图：图1　高斯　　　　　　　　　　　　　　图2 高斯滤波 ...

高斯平滑滤波处理

06-16

Matlab图像高斯平滑滤波处理（代码）.txt

对图像进行高斯模糊处理（高斯滤波）

05-04

程序能够针对输入的图像进行高斯模糊处理，对于机器视觉技术的相关学科有比较重要的用途

c#高斯滤波

12-17

用C#实现的高斯滤波，适合于长方形和正方形图像。含窗体显示图像的代码，可以从文件打开和保存图像。

图像处理--高斯滤波

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L-inYi的专栏

05-11

3万+

部分内容整理自： http://blog.youkuaiyun.com/jianxiong8814/article/details/1562728 http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/20/2052031.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_640577ed0100yz8v.html http://blog.

Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法

Trent1985的专栏

04-24

2260

[函数名称] 高斯平滑滤波器 GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明] 高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理。它是一类根据高斯函数的形状来选择权重的线性平滑滤波器，该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。高斯函数的公式如下所示：

图像处理：高斯滤波算法

m0_62919535的博客

04-25

1万+

高斯滤波是一种常用的图像处理技术，常用于去噪、平滑和边缘检测等应用中。它是基于高斯函数的概念，由于高斯函数的性质，距离中心像素越远的像素对新值的贡献越小，对图像中的像素进行加权平均处理，使得周围像素的影响比较大，而远离中心像素的影响则较小。因此，高斯滤波可以平滑图像并去除一部分噪声，同时保留图像中的边缘和细节。具体来说，高斯滤波是通过一个矩阵（卷积核）来实现的。这个矩阵的值是由高斯函数计算出来的，高斯函数在中心点处取得最大值，随着距离的增加而逐渐减小。

图像滤波之高斯滤波介绍

浩瀚之水的专栏

09-23

3208

1 高斯滤波简介　　了解高斯滤波之前，我们首先熟悉一下高斯噪声。高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性，高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。　　高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高

对图像进行高斯滤波

Caramel_biscuit的博客

10-15

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高斯滤波：采用高斯模板的空间卷积。