高斯滤波是一种线性平滑滤波，主要用于消除高斯噪声。本文介绍了高斯噪声的概念，它是图像中的一种干扰，表现为孤立的像素点或像素块。高斯滤波器基于高斯函数，其概率密度函数遵循正态分布。高斯函数的σ决定了滤波器的宽度，实际应用中，通常只考虑均值周围3倍标准差内的值。高斯滤波过程包括生成高斯模板、进行卷积计算，通过移动模板并乘以权重求和实现图像平滑。该方法广泛应用于图像处理领域。
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高斯滤波
先引入两个问题。
1.图像为什么要滤波？
答：
a.消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。
b.提取图片对象的特征作为图像识别的特征模式。
2.滤波器该如何去理解?
答：滤波器可以想象成一个包含加权系数的窗口或者说一个镜片，当使用滤波器去平滑处理图像的时候，就是把通过这个窗口或者镜片去看这个图像。
滤波器分为很多种，有方框滤波、均值滤波、高斯滤波等。
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声。
所以在讲高斯滤波之前，先解释一下什么是高斯噪声？
高斯噪声
首先，噪声在图像当中常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。
高斯噪声就是它的概率密度函数服从
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