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高斯低通滤波是一种线性平滑滤波，适用于李型消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。
高斯滤波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。高斯滤波的具体操作是：用一个模板扫描图哪戚猜像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板仔枯中心像素点的值。
高斯滤波器是根据高斯函数来的，我理解的主要作用是用来滤除类似于白噪声的服从正态分布的随机噪声。
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。高斯腊或平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非租辩常有效。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，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波弊局缺器。
1.高斯低通滤波器（GLPF）
高斯低通滤波器的二维形式为：
其中，简胡D0是截止频率，D(u,v)是距频率矩形中心拦闷拦的距离。高斯滤波器的宽度由参数 D0 表征，决定了平滑程度，而且 D0越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好。因为噪声主要集中在高频段，所以通过高斯低通滤波器可以滤除噪声信息、平滑图像，但与此同时会滤除图像的细节信息，使图像罩烂变得模糊。
1、优点，由于高斯镇宏滤波的傅立叶变换仍是高斯御弯册函数，因此高斯函数相较于空间域滤波能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。
2、缺点，高斯滤波因为采闹携用的精度很高，所以对计算资源和内存、功耗的使用更高，空间域滤波相对来说功耗要小很多。
理想的低通滤波器能够完全剔除高于截止频率的所有频率信号并且低于截止频率的信号可以不受影响地通过。实际上的转换区域也不再存在。一纳隐野个理想的低通滤波器可以用数学的方法（理论上）在频域中用信号乘以矩形函数得到，作为具有同样效果的方法，也可以在时域与sinc函数作卷积得到。
1.理想的低通滤波器
其中，D0表示通带的半径。D(u,v)的计算方式也就是两点间的距离，很简单就能得到。
使用低通滤波器所得到的结果如下所示。低通滤波器滤除了高频成分，所以使得图像模糊。由于理想低通滤波器的过度特性过于急峻，所以会产生了振铃现象。
2.巴特沃斯低通滤波器
同样的，D0表示通带携圆的半径，n表示的是巴特沃斯滤波器的次数。随着次数的增加，振铃现象会越来越明显。
3.高斯低通滤波器
D0表示通带的半径。高斯滤波器的过度特性非洞喊常平坦，因此是不会产生振铃现象的。
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