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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。[1]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。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。
数值图像处理中,高斯滤波主要可以使用两种方法实现。一种是离散化窗口滑窗卷积,另一种方法是通过傅里叶变化。最常见的就是滑窗实现,只有当离散化的窗口非常大,用滑窗计算量非常搭的情况下,可能会考虑基于傅里叶变化的实现方法。所以本文将主要介绍滑窗实现的卷积。
离散化窗口划船卷积时主要利用的是高斯核,高斯核的大小为奇数,因为高斯卷积会在其覆盖区域的中心输出结果。常用的高斯模板有如下几种形式:
高斯模板是通过高斯函数计算出来的,公式如下:
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