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高斯滤波公式

高斯滤波实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理,人们知道数字图像用于后期应用,其噪声是最大的问题,由于误差会累计传递等原因,很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器,用于得到信噪比SNR较高的图像(反应真实信号)。...

图像高斯滤波为例 gausFilter = fspecial('gaussian',[5 5],sigma); blur=imfilter(grayImg,gausFilter,'replicate');

为解决你提的问题需了解以下知识,其中包括:1)线性系统的理论、线性系统的微分方程、线性系统的传递函数、频响函数和脉冲响应函数(三者知其一可推其二);2)线性系统的输入函数:谐波输入、阶跃输入、单位脉冲输入、随机输入、功率谱输入等...

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。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为: g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2) 其中,高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说,...

滤波实质上就是对图像进行卷积运算。而卷积的运算可以分为反转、平移,相乘,求和。 在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵。按照上述过程,就是先把小矩阵反转,然后平移到某一位置,小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小...

matlab中有自带的高斯滤波函数h = fspecial('gaussian', hsize, sigma),其中hsize是滤波器尺寸,sigma是标准差。 若要自己实现的话: function h = gau_fil( hsize, sigma) siz = (hsize-1)/2; [x,y] = meshgrid(-siz(2):siz(2),-siz(1):siz(1)...

对图像直方图进行高斯滤波怎么实现 高斯滤波实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理,人们知道数字图像用于后期应用,其噪声是最大的问题,由于误差会累计传递等原因,很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器,用于得到信噪...

高斯滤波利用的是高斯函数(可以百度),从高斯函数的表现可以看出来,两边低中间高,信号低频部分可以通过,高频部分受到削弱,故称为低通,同样原理的有巴特沃斯滤波器等等。

h=imread('C:\Users\CRD\Desktop\robot\Images\lena.tif'); c=mat2gray(h); figure,imshow(c),title('原始图象'); %显示原始图象 g=imnoise(c,'gaussian',0,0.01); %加入高斯噪声 figure,imshow(g),title('加入高斯噪声之后的图象'); %显示加入...

主要是平滑图像~~~高斯函数具有五个重要的性质,这些性质使得它在早期图像处理中特别有用.这些性质表明,高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器,且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用.高斯函数具有五个十分...

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