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高斯平滑 原理

主要是平滑图像~~~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在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器,且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用.高斯函数具有五个十分...

这个问题不是一两句话能说清楚的,所以我试用三句话表述一下。哈。 1)平滑滤波(目的有两个降噪和保留图像特征。高斯平滑函数效果比较好,邻域平均只是它的一个简化。高斯平滑的可变参数是西格玛,邻域平滑的可变参数是模板尺寸) 2)图像噪声...

关键一点:高斯函数的傅里叶变换还是高斯函数。所以在时域与高斯坐卷积相当于频域相乘一个高斯函数。然后才是楼上的解释。

看一下高斯滤波和中值滤波的函数:h=fspecial('gaussian',hsize,sigma)B=medfilt2(A,[mn])就会发现,高斯滤波有关的参数有窗口大小和二维高斯函数的标准差;中值滤波的参数只有窗口大校希望能帮助到你!

对图像直方图进行高斯滤波怎么实现 高斯滤波实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理,人们知道数字图像用于后期应用,其噪声是最大的问题,由于误差会累计传递等原因,很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...

高斯拟合(Gaussian Fitting)即使用形如: Gi(x)=Ai*exp((x-Bi)^2/Ci^2) 的高斯函数对数据点集进行函数逼近的拟合方法。 其实可以跟多项式拟合类比起来,不同的是多项式拟合是用幂函数系, 而高斯拟合是用高斯函数系。 使用高斯函数来进行拟合,...

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,...

也就是矩形窗平均平滑滤波的意思。 其实Gauss Smoothing也是一种窗函数平滑滤波(高斯窗),差异在于窗函数的形状,如果进一步求出空域中的滤波窗函数的传递函数(进行傅立叶变换),则矩形窗函数box(x)->sinc(f)【此函数在截止频率处有非常多的...

%%中值 I=imread('lena.bmp'); %读原图 J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声 J2=imnoise(I,'gaussian'...

看不太懂你的问题。第2张是canny后的图,第三张是高斯平滑的么?这两个都是mask直接往图片上套就好。

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