粗略的概念：图像平滑处理==图像模糊处理==图像滤波==图像质量增强；称呼是次要的，主要的是：使用算法处理问题；均值滤波只考虑空间信息，并且权重全为1；高斯滤波虽然只考虑空间信息，但是权重比例有所改变；双边滤波既考虑空间信息，又考虑色彩信息（权重比例根据色彩信息确定）。目录（1）均值滤波（2）高斯滤波（3）双边滤波（4）代码实现（5）语法格式解析（以高斯滤波为例）（1）均值滤波概念：均值滤波是指用
发展到现在这个平滑算法的时候, 我已经完全不知道如何去命名这篇文章了, 只好罗列出一些关键字来方便搜索了. 在之前我们提到过了均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的平均滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权的平均滤波器. 那么这些权重如何分布呢? 我们先来看几个经典的模板例子: 尝试了使用这些滤波器对我们原来的
28 高斯模糊
opencv知识点：高斯模糊 - GaussianBlur
本课所解决的问题：如何理解高斯模糊？如果实现高斯模糊？1.高斯模糊常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。
现在我们来介绍一下高斯模糊首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。
平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊
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。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。
一维零均值高斯函数为： g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)) (u=0) 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器。  
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2023-10-27 16:49:31
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图像处理_滤波器（1）图像的平滑处理 图像的平滑也称模糊，平滑处理需要一个滤波器，最常用的滤波器就是线性滤波器，线性滤波器的输出像素值是g(x,y)，是输入像素值是 f(x,y)的加权和：  
以另外一个滤波器而言----均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的“平均”滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权（通常我们认为距离要代替的点像素的作用大一些）的“平均”滤波器. 那么这些权重如何分布呢? 我们先来看几个经典的模板例子: 尝试了使用这些滤波器对我们原来的图进行操作, 得到了这样的一组结果:原图: 3x3
虽然matlab里面有这些函数，但是攀立民老师要求自己编写，计算机视觉上有这个实验，到网上找了半天才零散的找到一些碎片，还是整理以后发上来吧！MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。%自编的均值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)function d=avefilt(x,n) a(1:n,1:n)=1; 
高斯滤波知识点总结——KF、EKF、UKF以及IF、EIF等1 引言本文是我在学习《Probabilistic Robotics 》这本书中第三章——高斯滤波过程中的一些知识总结。本文主要是整理高斯滤波算法的知识点和一些讨论，具体算法推导步骤请查阅上面所提到的这本书《Probabilistic Robotics 》，里面有非常详细的推导过程。 本章内容主要描述了一个重要的递归状态估计器家族，统称为
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。 对于二维高斯分布：
原创
2022-06-27 19:50:14
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canny（）边缘检测过程1.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。2.Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。 最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边
高斯滤波（高斯平滑）是图像处理，计算机视觉里面最常见的操作。平时，我们都是用matlab或者opencv的函数调用：imfilter或者cvSmooth，并不关心底层的实现。然而当开发者要实做高斯滤波的时候，往往就会很迷惘，往往会被以下几个问题困扰：给定sigma，即标准偏差，怎么确定离散化后滤波器的窗口大小？给定窗口大小，怎么计算高斯核的sigma，即标准方差？怎么实现可分离滤波器？我在goog
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2024-01-08 21:30:53
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1.高斯滤波
高斯平滑的原理类似于均值滤波。均值滤波模板的系数都是一样的，而高斯平滑则是需要根据像素与模板中心的距离来定义权重。权重的计算方法是采用高斯分布，离中心越远，权重越小。
下面是一个利用Gauss滤波进行图像平滑的实例：
1 #include <vtkAutoInit.h>
2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
3
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2021-01-06 15:44:00
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目录使用高通滤波器锐化图像由低通滤波器得到理想、高斯和巴特沃斯高通滤波器指纹增强频域中的拉普拉斯钝化掩蔽、高提升滤波和高频强调滤波同态滤波 使用高通滤波器锐化图像由低通滤波器得到理想、高斯和巴特沃斯高通滤波器理想高通高斯高通巴特沃斯高通def idea_high_pass_filter(source, center, radius=5):
"""
create idea high
【频率域平滑、锐化滤波器】理想滤波器，巴特沃思滤波器，高斯滤波器一、背景知识二、理想滤波器原理及实现1.理想低通滤波器2.理想低通滤波器的实现：3.理想高通滤波器：三、巴特沃思滤波器原理及实现1.巴特沃思低通滤波器2.巴特沃思高通滤波器三、高斯滤波器原理及实现1.高斯低通滤波器：2.高斯高通滤波器：四、代码附录五、结尾 一、背景知识本文主要介绍频率域滤波器，此处的频率域是基于傅立叶变换得出。在一
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。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。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器。 高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用。这些性质表明，高斯平滑滤波器无论
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2012-05-09 23:08:00
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?1 概述文献来源：摘要：精确识别地震的开始时间对于正确计算地震的位置和用于构建地震目录的不同参数至关重要。由于背景噪声，无法精确确定弱事件或微地震的P波到达检测。在本文中，我们提出了一种基于改进的高斯拉普拉斯（MLoG）滤波器的新方法，即使在信噪比（SNR）非常弱的情况下也能检测开始时间。该算法利用去噪滤波算法对背景噪声进行平滑处理。在所提出的算法中，我们使用MLoG掩模来过滤地震数据。之后，我
上次突然被人问啥是高斯模糊，这个听起来如此熟悉，又如此模糊，忘记了，亏自己还是个数学系的学生，真让人汗颜，下面就回顾一下。首先先说一下高斯滤波，高斯滤波是一种图像处理方法，能够使图片变得更平滑，去掉图像中的噪声（噪声在图像当中常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚）。高斯滤波类似于深度学习中的卷积，作用于整张图像后得到想要效果的图片。
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2023-11-28 21:03:17
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原创
2023-11-06 08:29:08
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在上篇文章中我给出了高斯滤波的这个链接。现在对其进行翻译，黑色字为原文翻译，彩色字是我自己的注解。高斯平滑高斯平滑引言：高斯平滑是一个用来“模糊”图像，去除细节及噪声的2维卷积操作[convolution operator]。听起来它和均值滤波[mean filter]没什么两样，但它用了不同的卷积内核[kernel]——可以表达高斯（钟形）峰状分布[Gaussian (`bell-shaped'
高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。文章选自efavdb，作者： Jonathan Landy，机器之心编译。我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化
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2023-08-22 14:21:41
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