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计算机图像处理-高斯滤波

高斯滤波

高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,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,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个毛玻璃在观察图像,这与镜头焦外成像效果以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预处理阶段,以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现)。从数学的角度来看,图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于正态分布又叫高斯分布,所以这项技术就称为高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器

实现步骤

高斯卷积核的生成步骤为:

1. 确定卷积核的尺寸,比如 5 × 5
2. 设置高斯函数的标准差,比如
3. 计算卷积核各个位置权重值;
4. 对权重进行归一化。

示例代码

OpenCV中可利用 cv2.GaussianBlur( src,ksize,sigmaX [,DST [, sigmaY [, borderType ]]]) 来实现高斯滤波,其中参数 src 为输入图像, ksize 为高斯核的大小, sigmaX  X 方向上的高斯核标准偏差, dst  为输出与图像大小和类型相同的图像 src sigmaY Y 方向上的高斯核标准差, borderType 为像素外推方法。

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