高斯平滑滤波器（高斯平滑处理）

发布时间：2023-08-08

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1、滤波后，经傅立叶变换反变换可得平滑图像，即选择适当的传递函数H (u， v)，对频率域低通滤波关系重大。常用的传递函数有梯形函数、指数函数、巴特沃思函数等。

2、fpa_焦平面阵列(Focal Plane Array）gauss smooth高斯平滑滤波、一种图像处理法！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。

3、高斯滤波：使用高斯函数计算邻域像素的加权平均值替换中心像素。高斯滤波可以有效减少噪声而保留更多图像细节，是一种理想的平滑滤波方法。中值过滤：用邻域像素的中值替换中心像素，可以有效去除峰值噪声，保留边缘细节。

与此相关的有Gauss-Laplace变换，其实就是为了得到较好的图像边缘，先对图像做Gauss平滑滤波，剔除噪声，然后求二阶导矢，用二阶导的过零点确定边缘，在计算时也是频域乘积=空域卷积。

为了便于直观感受高斯滤波的效果，使用Canny算子来提取轮廓对比，你可以试试在特征提取前加高斯滤波对比。

①高斯滤波：高斯滤波的具体操作是：用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

实现的函数为cvGaussianBlur()。对于高斯模板，我们需要制定的是高斯核的高和宽（奇数），沿x与y方向的标准差(如果只给x，y=x，如果都给0，那么函数会自己计算)。高斯核可以有效的出去图像的高斯噪声。

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。

在图像处理中，高斯滤波一般有两种实现方式，一是用离散化窗口滑窗卷积，另一种通过傅里叶变换。

高斯平滑滤波器（高斯平滑处理）

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。

优点，由于高斯滤波的傅立叶变换仍是高斯函数，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。

高斯滤波器具有什么特点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。

可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均，以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。

数字图像用于后期应用，其噪声是最大的问题，因为误差会累计传递等原因，大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）。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。

高斯低通滤波器（GLPF）高斯低通滤波器的二维形式为：其中，D0是截止频率，D(u，v)是距频率矩形中心的距离。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。

低通滤波器的阶数设置的要求取决于所需的滤波器的性能。通常情况下，阶数设置越高，滤波器的性能就越好，但计算复杂度也会相应增加。在实际应用中，需要根据具体需要进行权衡和选择。

数一下电感和电容的总数，就是滤波器的阶数。比如说，一个电阻和一个电容，可以构成一阶低通滤波器和一阶高通滤波器，一个电感和一个电容可以构成二阶低通滤波器和二阶高通滤波器。