高斯滤波
一维高斯滤波器公式
一维高斯滤波器公式高斯滤波器是一种常用的图像处理技术，能够有效地平滑图像并去除噪声。
其中，一维高斯滤波器是一种特殊的高斯滤波器，它只在一个方向上进行滤波，常用于处理一维信号或图像的某个特定方向上的噪声。
一维高斯滤波器的公式如下：G(x) = (1 / √(2πσ^2)) * e^(-x^2 / (2σ^2))其中，G(x)表示滤波后的信号值，x表示输入信号的位置，σ表示高斯滤波器的标准差。
公式中的e是自然对数的底数，π是圆周率。
一维高斯滤波器的作用是通过权重的分配来平滑信号。
具体来说，对于输入信号中的每个位置x，根据高斯分布的形状，计算一个对应的权重值G(x)。
然后，将输入信号在x位置的值与其相邻位置的值按照权重进行加权平均，得到滤波后的输出信号。
一维高斯滤波器的主要优点是具有较好的平滑效果，并且能够保持图像的整体特征。
它能够有效地去除图像中的噪声，并减少图像细节的损失。
此外，一维高斯滤波器还具有计算简单、速度较快的优点，适用于实时图像处理和嵌入式系统等应用场景。
在实际应用中，一维高斯滤波器可以用于多种图像处理任务。
例如，可以用它来平滑图像，使得图像的细节更加清晰，减少图像的噪声。
也可以用它来检测图像中的边缘，通过计算图像中像素值的变化率来确定边缘的位置。
为了实现一维高斯滤波器，可以使用离散化的方法对其进行近似。
具体而言，可以通过离散化高斯分布的形状，计算出一组离散的权重值，并将输入信号与这些权重进行加权平均。
离散化的一维高斯滤波器可以用于处理数字信号或数字图像，常用于计算机视觉和图像处理领域。
在实际应用中，为了提高滤波效果，可以通过调整高斯滤波器的标准差来改变滤波器的尺度。
较小的标准差可以提供更强的平滑效果，但可能会损失图像细节；较大的标准差则可以保留更多的图像细节，但可能无法完全去除噪声。
因此，在使用一维高斯滤波器时，需要根据具体应用场景和需求来选择合适的标准差值。
一维高斯滤波器是一种常用的图像处理技术，可以通过加权平均的方式平滑信号，去除噪声，并保持图像的整体特征。
高斯滤波器的原理
高斯滤波器的原理高斯滤波器原理高斯滤波器是一种常用的图像处理算法，它主要用于对数字图像进行平滑处理。
其原理是基于高斯函数的卷积运算，通过对图像中的每个像素点进行加权平均，使得图像中的噪声得到抑制，同时保留图像的主要特征。
高斯函数是一种常见的数学函数，可以表达为一个钟形曲线。
它的特点是中心部分较高，两侧逐渐变低，形状类似于正态分布曲线。
在高斯滤波器中，这个函数被用作权重函数，用于计算每个像素点的加权平均值。
在进行高斯滤波之前，首先需要确定滤波器的大小和标准差。
滤波器的大小决定了卷积核的尺寸，一般来说，滤波器越大，平滑效果越明显，但也会导致图像细节的损失。
标准差则决定了高斯函数的形状，标准差越大，曲线越平缓，平滑效果越弱。
具体操作上，高斯滤波器通过将每个像素点与其周围邻域内的像素点进行加权平均来实现。
每个像素点的权重由高斯函数计算得到，权重越大表示该像素点对平均值的贡献越大。
一般情况下，离目标像素点越近的像素点权重越大，离得越远的像素点权重越小。
在进行卷积运算时，高斯滤波器可以采用不同的边界处理方式。
常见的边界处理方式有零填充、复制填充和对称填充等。
这些方式可以解决图像边界处的像素点计算问题，使得滤波结果更加准确。
高斯滤波器的主要优点是能够平滑图像并抑制噪声，同时保持图像的主要特征。
它适用于多种图像处理任务，如图像增强、边缘检测和特征提取等。
在实际应用中，高斯滤波器常常与其他图像处理算法结合使用，以达到更好的效果。
然而，高斯滤波器也存在一些缺点。
首先，滤波器的大小和标准差需要事先确定，不同的参数选择会对滤波结果产生影响。
其次，滤波器的计算复杂度较高，特别是在处理大尺寸图像时，会消耗较多的计算资源。
高斯滤波器对图像的平滑效果可能会导致一些细节的丢失。
在某些应用场景下，如边缘检测，细节保持是非常重要的。
因此，在使用高斯滤波器时需要根据具体需求进行权衡和调整，以获得最佳的处理效果。
总结而言，高斯滤波器是一种常用的图像处理算法，利用高斯函数的卷积运算对图像进行平滑处理。
高斯滤波器的作用
高斯滤波器的作用在数字图像处理中，高斯滤波器是一种常用的平滑滤波器，它可以有效地去除图像中的噪声，使图像更加清晰和平滑。
高斯滤波器的作用主要是通过对图像中的像素值进行加权平均来实现的。
高斯滤波器通过在图像上滑动一个小的窗口来处理每个像素。
在窗口内，每个像素的值会与高斯函数中的权重相乘，并求和得到新的像素值。
这样可以使图像中每个像素的值受到周围像素的影响，从而减少噪声的影响，使图像更加清晰。
高斯滤波器的主要作用之一是平滑图像。
在图像处理中，噪声是不可避免的，特别是在低光照条件下拍摄的图像中。
噪声会导致图像细节模糊，影响图像质量。
通过使用高斯滤波器，可以有效地去除图像中的噪声，使图像更加平滑，细节更加清晰。
高斯滤波器还可以用于边缘检测。
边缘是图像中像素值变化较大的地方，通常表示物体之间的分界线或者物体的轮廓。
高斯滤波器可以通过平滑图像来减少噪声的影响，从而更容易检测图像中的边缘。
通过边缘检测，可以帮助我们更好地理解图像内容，进行目标识别和分割。
除了平滑和边缘检测，高斯滤波器还可以用于图像增强和特征提取。
在一些图像处理任务中，我们需要突出图像中的某些特征或者增强图像的对比度。
通过适当调整高斯滤波器的参数，可以实现对图像的增强和特征提取，从而更好地满足不同应用的需求。
总的来说，高斯滤波器在数字图像处理中起着至关重要的作用。
它不仅可以帮助我们去除图像中的噪声，使图像更加清晰和平滑，还可以用于边缘检测、图像增强和特征提取等任务。
因此，熟练掌握高斯滤波器的原理和应用是每个图像处理工程师都应该具备的基本技能。
通过合理地使用高斯滤波器，我们可以更好地处理图像数据，实现各种图像处理任务，提高图像处理的效果和质量。
一维高斯滤波器公式
一维高斯滤波器公式高斯滤波器是一种常用于图像处理和计算机视觉中的滤波器，它可以对图像进行平滑处理，减少噪声和细节。
一维高斯滤波器是一种应用于一维信号的高斯滤波器，它在时间或空间上对信号进行平滑处理。
G(x)=(1/(σ√(2π)))*e^(-(x^2/(2σ^2)))其中，G(x)表示滤波后的信号值，x表示输入信号的位置，σ表示高斯分布的标准差。
这个公式可以解释为，对于每个输入信号的位置x，高斯滤波器计算一个权重，根据该位置与中心的距离和标准差σ的值来决定权重的大小。
权重越大，说明该位置的值对滤波结果的贡献越大。
在实际应用中，一维高斯滤波器通常通过对输入信号的每个位置应用该公式来计算滤波后的值。
可以通过一次迭代操作将滤波器应用于整个信号。
下面我们来详细解释一维高斯滤波器的公式。
1.高斯分布公式：G(x)=(1/(σ√(2π)))*e^(-(x^2/(2σ^2)))高斯分布是一个常用的概率分布，其图像呈钟形曲线。
这个公式中，分子部分是高斯分布的幅度（控制曲线的高度），分母部分是通过标准差σ缩放曲线的宽度。
2.x表示输入信号的位置对于一维信号，可以通过位置x来表示。
通常，x的起始点表示信号的第一个位置，x递增的步长表示信号的采样率。
3.σ表示高斯分布的标准差标准差σ是一个非常重要的参数，它决定了高斯分布的幅度和曲线的宽度。
较大的σ值意味着更平坦的分布和更宽的曲线，较小的σ值意味着更窄的曲线和较高的幅度。
4.应用高斯滤波器的步骤首先，选择一个适当的标准差σ。
一般情况下，可以根据信号的属性和噪声的程度来选择。
其次，对输入信号的每个位置x，计算相应位置的高斯权重。
使用高斯分布公式，将该位置的x值代入公式中，即可得到相应位置的权重值。
最后，将权重与相应位置的输入信号值相乘，然后将所有乘积相加，得到滤波后的信号值。
总结：对于一维信号，一维高斯滤波器通过计算每个位置的高斯权重，将权重与相应位置的输入信号值相乘，并将所有乘积相加，得到滤波后的信号值。
高斯滤波的基本原理
高斯滤波的基本原理
高斯滤波是一种图像处理的常用方法，它的基本原理是使用高斯函数作为核函数进行
卷积。
高斯滤波把离散的图像信号近似为一个连续的空间函数，将其和高斯函数进行卷积，结果就是通过一个函数平滑的图像信号。
高斯滤波的不同之处在于它的核函数采用了高斯函数，也就是指数函数。
高斯函数和
其他核函数相比具有平缓的转移特性，即高斯函数增大保持较为慢，值到达极值前曲线趋
于平缓，这个特性使高斯函数成为求解多维函数的通用近似。
空间递推定义：对图像中每个像素值 x(t,j)，进行卷积计算，得到新图像像素值
y(t,j)
y(t,j)=(x(t,j)*g(t,j))/M, 其中M为高斯函数 g(t,j)（Kernel)的积分值；
可以看出，高斯滤波的空间递推定义主要包括三个部分：
(1) 图像信号 x(t,j)；
(2)高斯核函数 g(t,j)；
(3)计算卷积积分值 M。
对于上述三项因素，高斯滤波把每个因素都模拟为一个正态分布，注意，高斯滤波的
核函数是一个标准的两维正态分布，它的不同之处在于大多数其他的滤波函数都具有高斯
核函数的特点，由此可以解释为什么高斯滤波函数具有较强的平滑效果。
由此可见，高斯滤波的基本原理是将滤波的过程抽象为一个卷积运算，卷积核采用高
斯函数，因此具有平滑效果。
高斯滤波可以有效滤除图像中的高频信号，从而实现图像细
节和噪声的消除。
高斯滤波作用
高斯滤波作用高斯滤波是一种常用的图像处理方法，它主要用于图像降噪和平滑处理。
该滤波器基于高斯函数的权重分布，通过计算每个像素点周围邻域像素的加权平均值来实现。
高斯滤波的原理是基于统计学中的正态分布，也称为高斯分布。
正态分布的特点是在均值附近的数值出现的概率较高，而在远离均值的数值出现的概率较低。
在图像处理中，高斯滤波器利用这个特性来对图像进行平滑处理。
在高斯滤波中，每个像素点的值会受到周围像素的影响，而且离该像素越近的像素权重越大。
换句话说，离某个像素越近的像素对该像素的影响越大。
这样做的目的是为了减少图像中的噪声，并保留图像的边缘信息。
高斯滤波的具体步骤如下：1. 首先，我们需要定义一个高斯核，也称为卷积核或滤波器。
高斯核是一个二维矩阵，其中心点是权重最大的位置，周围的权重逐渐减小。
2. 然后，将该高斯核应用于图像的每个像素点上。
对于每个像素点，将它和周围像素点进行加权平均，并用结果来代替原始像素值。
3. 最后，重复以上步骤，直到对整个图像的所有像素点都进行了处理。
高斯滤波器的效果取决于高斯核的大小和标准差。
高斯核的大小决定了滤波器的范围，而标准差决定了权重的分布。
通常情况下，较大的高斯核和较小的标准差可以更好地平滑图像，但也会损失一些细节信息。
高斯滤波器的应用非常广泛。
除了图像降噪和平滑处理外，它还可以用于边缘检测、图像增强和特征提取等领域。
在医学影像处理中，高斯滤波器被广泛用于图像的预处理，以提高后续算法的准确性。
然而，高斯滤波器也存在一些局限性。
首先，由于高斯滤波器是基于邻域像素的加权平均，所以它无法处理那些具有非局部结构的图像。
其次，高斯滤波器无法处理图像中的脉冲噪声，因为该噪声通常具有非高斯分布。
为了克服这些局限性，人们提出了一些改进的高斯滤波器，如双边滤波器和非局部均值滤波器。
这些滤波器在某些特定场景下可以取得更好的效果。
高斯滤波是一种常用的图像处理方法，可以有效地降噪和平滑图像。
一维高斯滤波
一维高斯滤波
一维高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波技术，它使用一个简单的均值抑制函数来消除混叠噪声。
它的最大优点是能有效地消除噪声，而且滤波效果可控，可以根据需要调整系数使滤波效果更佳。
作为一种重要的滤波技术，一维高斯滤波拥有许多重要应用，在图像处理、信号处理、图像压缩、模糊推理中都有重要的应用。
现代的一维高斯滤波通常采用一维高斯核来实现，其估计噪声的方差是非常重要的参数。
在高斯滤波器中，噪声方差越小，滤波器消除噪声的强度就越大。
此外，噪声方差还影响滤波器的边缘处理效果，噪声方差越大，边缘处理效果就越不明显。
一维高斯滤波还可以用于消除图像中的中值噪声。
中值噪声通常由图像降采样所产生，其会导致图像变得粗糙，图像中的边缘部分变得不够清晰。
使用高斯滤波器可以有效的消除中值噪声，使图像看起来更清晰。
另外，一维高斯滤波还可以用于图像锐化。
图像锐化是对图像进行模糊处理，然后用一维高斯滤波器对其进行滤波，从而使图像看起来更加清晰。
图像锐化的目的是使图像更加清晰，使图像中的边缘更加锐利。
还有一个重要的应用就是去除多重噪声。
多重噪声可以分为两类：时变噪声和非时变噪声。
一维高斯滤波可以有效地消除非时变噪声，但是无法有效消除时变噪声。
因此，对于多重噪声的情况，可以使用两次滤波来消除，即先用一维高斯滤波消除非时变噪声，再用其它技
术消除时变噪声。
总之，一维高斯滤波有很多优点，它可以有效地消除噪声，可控制滤波效果，可用于图像锐化，以及消除多重噪声，是一种重要的滤波技术，在图像处理、信号处理、图像压缩和模糊推理等领域有着重要的作用。
高斯滤波的参数
高斯滤波的参数
高斯滤波是一种常用的图像处理方法，其主要作用是去除图像中的噪声。
在进行高斯滤波时，需要设置一些参数，这些参数将影响到滤波的效果。
以下是高斯滤波的一些参数及其含义。
1. 卷积核大小：卷积核是高斯滤波的核心组成部分，其大小决定了滤波的范围。
通常情况下，卷积核的大小越大，滤波的效果越明显。
但是，卷积核过大也会导致图像失真，因此需要根据具体情况进行调整。
2. 标准差：标准差是高斯滤波中的一个重要参数，它决定了卷积核中各个像素的权重。
标准差越大，像素的权重越分散，滤波效果越平滑。
但是，标准差过大也会导致图像模糊，因此需要进行适当调整。
3. 像素值范围：高斯滤波的处理结果取决于像素值的范围。
通常情况下，像素值范围越大，滤波效果越明显。
但是，像素值范围过大也会导致图像失真，因此需要进行适当调整。
4. 边界处理方式：高斯滤波在处理图像边缘时需要进行特殊处理，常见的处理方式有填充、截断、重复等。
不同的边界处理方式会对滤波结果产生影响，需要根据具体情况选择适当的处理方式。
总之，在进行高斯滤波时，需要充分考虑各个参数的影响，并进行适当调整，才能得到较好的滤波效果。
- 1 -。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Gaussian Filters
高斯平滑滤波分析
华侨大学机电学院
1
高斯滤波
Gaussian Filters 高斯平滑滤波分析
图像与噪声
图像滤波
高斯平滑滤波
参考文献 华侨大学机电学院
2
高斯滤波
Gaussian Filters
1
图像与噪声
1.1 图像 一幅原始图像在获取和传输过程中会受到各种噪 声的干扰，使图像质量下降，对分析图像不利。 声的干扰，使图像质量下降，对分析图像不利。反映 到画面上，主要有两种典型的噪声。 到画面上，主要有两种典型的噪声。一种是幅值基本 相同，但出现的位置很随机的椒盐噪声。 相同，但出现的位置很随机的椒盐噪声。另一种则每 一点都存在，但幅值随机分布的随机噪声。 一点都存在，但幅值随机分布的随机噪声。为了抑制 噪声、改善图像质量，要对图像进行平滑处理。 噪声、改善图像质量，要对图像进行平滑处理。
华侨大学机电学院
11
高斯滤波
Gaussian Filters { for(j=0;j<N+1;j++) { Itemp[(N+i)*(2*N+1)+(N+j)] =int(Ftemp[i*(N+1)+j]*C+0.5); } } for(i=N;i<2*N+1;i++) //给模板左下角付值 给模板左下角付值 { for(j=0;j<N+1;j++) { Itemp[i*(2*N+1)+j] =Itemp[i*(2*N+1)+(2*N-j)]; } } for(i=0;i<N;i++) //给模板上半部分付值 给模板上半部分付值 { for(j=0;j<2*N+1;j++) { Itemp[i*(2*N+1)+j] =Itemp[(2*N-i)*(2*N+1)+j];} } for(i=0;i<2*N+1;i++) //计算总的系数 计算总的系数 { for(j=0;j<2*N+1;j++) { Cof +=(float )Itemp[i*(2*N+1)+j]; } } Cof=(float)( 1.0/Cof);
举例说明直接从高斯分布中计算模板值的方法 3.5 举例说明直接从高斯分布中计算模板值的方法
首先选择n 然后根据式（ 计算出模板的右下角元素， 首先选择n值和 σ 值，然后根据式（4）计算出模板的右下角元素， 再根据高斯模板的中心左右上下对称（如图1c 7x7的模板结构所示 的模板结构所示） 再根据高斯模板的中心左右上下对称（如图1c 7x7的模板结构所示）对 应地复制给其他三个区域，即可得出整个模板的元素， 应地复制给其他三个区域，即可得出整个模板的元素，最后再对全部模 板求和、 板求和、取倒数即求得规范化系数
华侨大学机电学院
4
高斯滤波
Gaussian Filters
2 图像滤波
2.1 什么是图像滤波
图像滤波， 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标像的噪声进 行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作， 行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接 响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。[1] 由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善， 由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其 形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外， 形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处 理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪 声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立象素点或 象素块。一般， 象素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式 出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号， 出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或 小的极值，这些极值通过加减作用于图像象素的真实灰度值上， 小的极值，这些极值通过加减作用于图像象素的真实灰度值上，在图 像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、 像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、 特征提取、图识别等后继工作的进行。 特征提取、图识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤 波机必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声;同时， 波机必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声;同时， 能很好地护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。 能很好地护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
g i , j ] = e
华侨大学机电学院
−( i − j 2 /2σ 2
2
)
8
高斯滤波
Gaussian Filters
3.3高斯函数的性质 3.3高斯函数的性质
（1）旋转对称性 （2）单值函数 （3）傅里叶变换的频谱是单瓣的 （4）滤波器的宽度是有参数西格玛表证的 （5）可分离性
华侨大学机电学院
9
高斯滤波
Gaussian Filters
3.4
高斯滤波器的设计
在高斯滤波器的设计中， 在高斯滤波器的设计中，高斯函数的最佳逼近由二项式展开的系数 决定。由高斯函数的可分离性得到，二维高斯滤波器能用2个一维高 决定。由高斯函数的可分离性得到，二维高斯滤波器能用 个一维高 斯滤波器逐次卷积来实现，一个沿水平方向，一个沿垂直方向。 斯滤波器逐次卷积来实现，一个沿水平方向，一个沿垂直方向。实际 这种运算可以通过使用单个一维高斯模板， 上，这种运算可以通过使用单个一维高斯模板，对两次卷积之间的图 像和最后卷积的结果图像进行转置来完成。 像和最后卷积的结果图像进行转置来完成。 对较大的滤波器，二项式系数对大多数计算机来说都太多，但是， 对较大的滤波器，二项式系数对大多数计算机来说都太多，但是， 任意大的高斯滤波器都能通过重复使用小的高斯滤波器来实现。 任意大的高斯滤波器都能通过重复使用小的高斯滤波器来实现。高斯 滤波器的二项式逼近的σ可用高斯函数拟合二项式系数的最小方差来 滤波器的二项式逼近的 可用高斯函数拟合二项式系数的最小方差来 计算．设计高斯滤波器的另一种途径是直接从离散的高斯分布中计算 计算．设计高斯滤波器的另一种途径是直接从离散的高斯分布中计算 模板值。为了计算方便，一般希望滤波器权值是整数。 模板值。为了计算方便，一般希望滤波器权值是整数。在模板的一个 角点处取一个值，并选择一个K使该角点处值为1 角点处取一个值，并选择一个K使该角点处值为1。通过这个系数可以 使滤波器整数化，由于整数化后的模板权值之和不等于1 使滤波器整数化，由于整数化后的模板权值之和不等于1，为了保证 图像的均匀灰度区域不受影响，必须对滤波模板进行权值规范化。 图像的均匀灰度区域不受影响，必须对滤波模板进行权值规范化。
2
c=
1∑∑Βιβλιοθήκη g i, j ] 0 0n −1 n −1
程序中求模板元素的主要实现部分如下： 程序中求模板元素的主要实现部分如下： for(i=0;i<N+1;i++) //取模板大小(2N+1) (2N+1)的右下角部分 取模板大小(2N+1) (2N+1)的右下角部分 取模板大小 { for(j=0;j<N+1;j++) { t=(float)(i*i+j*j)/(float)m_b2; // m_b2表示平滑尺度 m_b2表示平滑尺度 Ftemp[i*(N+1)+j]=(float)(1.0/exp(t/2)); } } C=(int)ceil(1/Ftemp[(N+1)*(N+1)-1]+0.5); //计算规范化系数 计算规范化系数 for(i=0;i<N+1;i++) //给模板右下角付值 给模板右下角付值
华侨大学机电学院
6
高斯滤波
Gaussian Filters
2.3 图像滤波的计算过程分析
滤波通常是用卷积或者相关来描述， 滤波通常是用卷积或者相关来描述，而线性滤波一般是通过卷积来 描述的。他们非常类似，但是还是会有不同。 描述的。他们非常类似，但是还是会有不同。下面我们来根据相关和卷 积计算过程来体会一下他们的具体区别： 积计算过程来体会一下他们的具体区别： 卷积的计算步骤： 卷积的计算步骤： 卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度 顺时针旋转180 （1）卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度 移动卷积核的中心元素， （2）移动卷积核的中心元素，使它位于输入图像待处理像素的正上方 在旋转后的卷积核中， （3）在旋转后的卷积核中，将输入图像的像素值作为权重相乘 （4）第三步各结果的和做为该输入像素对应的输出像素 相关的计算步骤： 相关的计算步骤： 移动相关核的中心元素， （1）移动相关核的中心元素，使它位于输入图像待处理像素的正上方 将输入图像的像素值作为权重， （2）将输入图像的像素值作为权重，乘以相关核 （3）将上面各步得到的结果相加做为输出 可以看出他们的主要区别在于计算卷积的时候，卷积核要先做旋转。 可以看出他们的主要区别在于计算卷积的时候，卷积核要先做旋转。而 计算相关过程中不需要旋转相关核。 计算相关过程中不需要旋转相关核。 例如： 2]，旋转180度后就成了[2 180度后就成了 例如：magic(3) =[8 1 6;3 5 7;4 9 2]，旋转180度后就成了[2 9 4;7 5 3;6 1 8] 华侨大学机电学院
7
高斯滤波
Gaussian Filters
3
高斯平滑滤波
3.1 滤波器的引入
图像受获取和存储、处理及各种干扰的影响， 图像受获取和存储、处理及各种干扰的影响，显示时画面上会出现噪 为了减少噪声带来的负面影响，尽可能地还原干净真实的画面， 声。为了减少噪声带来的负面影响，尽可能地还原干净真实的画面，就需 要用到降噪滤波器对图像数据进行处理。 要用到降噪滤波器对图像数据进行处理。