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     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。   二维高斯函数如下:   其中(x,y)为点坐标,在图像处理中可...

     高斯函数广泛应用于统计学领域,用于表述正态分布,在信号处理领域,...二维高斯函数在计算机视觉领域用处广泛,利用0均值的二维高斯函数,可以生成高斯卷积核,用于图像处理中的高斯滤波,实现高斯模糊,可以去除噪声。

     二维高斯函数具有旋转对称性,处理后不会对哪一个方向上的边缘进行了过多的滤波,因此相对其他滤波器,具有无法比拟的优越性。但是传统Gauss滤波随着图像尺寸的增加,运算复杂度呈平方上涨,因此需要对其优化改进。...

     在实际场景中,我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声,所以在许多实际应用的预处理部分,都会采用高斯滤波抑制噪声。 高斯滤波和均值滤波一样,都是利用一个掩膜和图像进行卷积求解。不同之处在于...

     1.高斯滤波算法的实现 前面讲的均值/中值滤波,对于滤波窗口内每个像素的权重都是一样的。但是噪声在图像当中常表现为异常视觉效果的孤立像素点或像素块,那么他必然不是平均分布。 这里先引入一个概念:正态分布...

     一 在学习高斯滤波前要先了解相关数学背景-----一维高斯分布、二维高斯分布。 二维正态分布在高斯滤波中用二维正态分布,并且其中心值取(0,0) 结合紧密程度的参数p取0。如图。 二 首先,高斯滤波主要是一种线性...

     高斯滤波的含义: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...

     滤波是对输入信号进行卷积处理的一个过程,写成一个表达式的形式是这样的:滤波 = 卷积( 输入信号 ,卷积模板 ), 卷积模板/掩膜 的不同决定了不同的滤波方式,也因此产生了高通、低通、带通、带阻等基本的...

     高斯滤波和高斯模糊一样吗 答:一样。不加“高斯”这个限定词时,滤波的范畴要远远大于模糊,后者只是前者的一个子集。当加上“高斯”限定以后,所指代的卷积操作就是同一个操作了,因为根据方程 滤波 = 卷积( ...

     高斯噪声是一种常见的噪声,图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声,因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响,以滤波器中心位置为高斯分布的均值,根据...

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