图像的高斯平滑滤波
1:高斯平滑与滤波的作用 通过高斯平滑使整个图片过渡均匀平滑，去除细节，过滤掉噪声。 2:高斯平滑滤波器简介 高斯平滑滤波器被使用去模糊图像，和均值滤波器差不多，但是和均值滤波器不一样的地方就是核不同。均值滤波器的核每一个值都是相等，而高斯平滑滤波器的核内的数却是呈现高斯分布的。 对于二维 ...
原文：高斯滤波对图像方差有什么影响
均值与方差 首先回忆下均值和方差的定义，若存在 n 个数为 x , x , dots, x n ，则均值 mu 为： mu frac x x dots x n n 均值衡量的是数值集中在哪个数值附近。令标准差为 sigma ，则方差 sigma 为： sigma frac n sum i n x i mu 标准差用于衡量数值分布距离均值的平均距离，即数据的集中程度。 定性分析 定性地分析，高斯滤波 ...
2018-09-27 17:43 0 1311 推荐指数：
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matlab实现图像高斯滤波
OriImage=imread('D:\图片\Pinned\2_110624211810_1.jpg'); %读入图片sigma1 = 10; %高斯正态分布标准差grayImg=rgb2gray(OriImage); %转为灰度图像gausFilter ...
图像滤波之高斯滤波介绍
1 高斯滤波简介 了解高斯滤波之前，我们首先熟悉一下高斯噪声。高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性 ...
图像处理___高斯滤波与高斯噪声
噪声 1.噪声表现形式 噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。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。通俗的说就是噪声让图像不清楚。 2.噪声对数字图像的影响 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 ...
图像处理：高斯滤波
高斯滤波 高斯滤波（也可以说“高斯模糊”）其实就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。简单来说就是整个图像某个像素点的值与周围像素点的值挂钩，是原图像某一像素点的值其实是其本省和周围像素点值的加权平均过程。 处理结果上：整个图像相较于原图像会看 ...
图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波
目录 1. 高斯滤波原理 2. 图像二维卷积 3. 具体实现 4. 参考资料 1. 高斯滤波原理 根据数学知识，一维高斯函数可以描述为： 在图像处理中，选定X方向上长度为3的窗口，令δ=1，中心坐标为1，由上述公式，其卷积核(Xa,X,Xb ...
FPGA实现图像的线性滤波：高斯滤波
在进行数学仿真或者误差评估时，往往认为传感器所引入的噪声服从正态分布（高斯白噪声），这个时候用高斯滤波器就可以很好地消除高斯噪声。高斯滤波也是一种线性平滑滤波，通俗地讲，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。高斯滤波 ...
图像处理 -- 空域高斯滤波与频域高斯滤波
卷积定理 函数空间域的卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。对应地，频率域的卷积与空间域的乘积存在对应关系。即： 由卷积定理可知所有频域的滤波理论上都可以转化为空域的卷积操作。 给定频率域滤波器，可对其进行傅里叶逆变换得到对应的空域滤波器；滤波在频域更为直观，但空域 ...