一维高斯滤波器（一阶高斯滤波）

发布时间：2023-08-07

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双边滤波（Bilateralfilter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。

filter。是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。

高斯平滑、均值平滑在去除图像噪声时，会使图像的边缘信息变得模糊，接下来就介绍在图像平滑处理过程中可以保持边缘的平滑算法：双边滤波和导向滤波。双边滤波是根据每个位置的邻域，对该位置构建不同的权重模板。

图像平滑处理的常用方法主要有以下几种：平均过滤、高斯滤波、中值过滤、双边滤波、拉普拉斯算子。平均过滤：用邻域像素的平均值替换中心像素，可以减少图像噪声，但也会减弱图像细节和边缘。

一维高斯滤波器（一阶高斯滤波）

PS处理图片噪点的方法一：利用图像大小在我们看来，图像大小是改变图像大小的命令，它不能用于去噪。如果你的思维仍然停留在“某物必须是某物”的框架中，你需要跳出思维定势。

图像去噪人工痕迹方法如下：采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。邻域平均法有力地抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与领域半径成正比。

拍照侠在这里推荐两个最常用的方法：第一种是利用cameraRAW(ACR)自带的锐化与减少杂色的功能去除噪点，第二种是使用PS插件Noiseware一键实现去噪。在ACR的细节选项卡里，先针对图片进行锐化处理，所有数值都要增大。

减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像变换域中完成。图像空间域去噪方法很多，如：线性滤波法、中值滤波法、维纳滤波法等。

建议你不要使用高斯滤波。推荐你使用一维中值滤波 matlab的函数为 y = medfilt1(x，n)；x为数组，是你要处理原始波形，n是中值滤波器的参数（大于零的整数）。

borderType= None)函数此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。src：输入图像 ksize：(核的宽度，核的高度)，输入高斯核的尺寸，核的宽高都必须是正奇数。

为了得到DoG图像，先要构建高斯尺度空间，而高斯的尺度空间可以在图像金字塔降采样的基础上加上高斯滤波得到，也就是对图像金字塔的每层图像使用不同的参数σ进行高斯模糊，使每层金字塔有多张高斯模糊过的图像。

滤波器：一个包含加权系数的窗口，利用滤波器平滑处理图像时，把这个窗口放在图像上，透过这个窗口来看我们得到的图像。线性滤波器：用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率。

在官方文档中可以查阅到 scipy.ndimage 的完整函数列表。使用 SciPy 的高斯滤波对图像进行模糊处理：PIL (Python Imaging Library) 是一个免费 Python 编程库，它提供了对多种格式图像文件的打开、编辑、保存的支持。

random.gauss(mu， sigma) 其值即服从高斯分布，若想要是实现加性高斯白噪声，循环作加即可实际上逆滤波是维纳滤波的一种理想情况，当不存在加性噪声时，维纳滤波与逆滤波等同。