扯一点题外话，这一个月经历了太多，接连感染了甲流、乙流，人都快烧没了，乙流最为严重，烧了一个星期的38-39度，咳嗽咳到虚脱。还是需要保护好身体，感觉身体扛不住几次连续发烧！（甲流乙流是病毒，提前准备好奥司他韦，这个是阻断病毒复制的药，48小时内效果是最明显的，不要像我一样等到中招了，才匆忙去买，送了3天，过了最佳时间.......）————————————
1 一维高斯分布1.1 一维高斯分布的定义若连续型随机变量X的概率密度为： &nb
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，在图像处理的降噪、平滑中应用较多，特别是对抑制或消除服从正态分布的噪声非常有效。高斯滤波的过程其实就是对整幅图像进行加权平均操作的过程。滤波后图像上每一个像素的灰度值大小，由其本身和邻域内的其他像素共同决定。具体实现是：用一个大小为（2*N+1）的模板（或称卷积核、掩模）依次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替代模板中心像素
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2024-03-18 06:19:22
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高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。 什么是高斯滤波器 既然名称为高斯滤波器，那么其和高斯分布（正态分布）是有一定的关系的
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2024-01-18 21:56:26
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高斯滤波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，高斯函数的图形： 对于图像来说，高斯滤波器是
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2023-12-18 21:08:40
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高斯滤波及其原理一、高斯函数的基础1.1 期望、方差与标准差用来刻画随机变量某一方面特征的常数被称为随机变量的数字特征，其常用的有：数学期望： 在概率论和统计学中，数学期望（mean）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均
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2024-05-24 12:44:47
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一、高斯滤波简介 高斯滤波是一种线性平滑滤波，运用于图像的平滑处理，适用于消除高斯噪声。高斯噪声的概率密度函数服从高斯分布（正态分布），它是一类噪声。 高斯滤波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。每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素
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2023-12-07 15:04:13
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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。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。了解高斯滤波之前，我们首先熟悉一下高斯噪声。高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。一维高斯：是不是感觉很熟悉，这就是我们高中学的。。。。。。 二维高
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2024-01-09 19:29:15
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从一维到多维理解卡尔曼滤波写在前面本文以移动机器人定位问题(Localization)为例借鉴Udacity课程：AI for Robotics
对于一切问题，降维思考都是个好办法卡尔曼滤波的核心思想根据上一个状态得到当前状态的 “带误差的预测值”；在当前状态使用某种测量工具得到 “带误差的测量值”；根据上述两个值计算得到当前状态的最优值；在当前状态的最优值基础上，加上该状态要发生的动作，得到下一
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2024-05-06 11:05:46
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首先，高斯函数表示定义为： 其次，两幅图像的高斯滤波表示为： 最后，将上面滤波得到的两幅图像g1和g2相减得到： 即：可以DOG表示为： 在具体图像处理中，就是将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到DoG图。具体步骤如下所示:第一步，计算不同参数下的DOG；在图1,图2,图3，三种图像给了不同参数下的高斯滤波输出的效果，如下图所示：图1：一个高斯平滑参数为0.3，另一个高
1. 用途根据一些已知的量来预测未知的量。常用于运动预测。2. 定义卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。 由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，最优估计也可看作是滤
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2024-07-25 13:09:04
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一、介绍1、一维高斯滤波。 a表示得到曲线的高度，u是指曲线在x轴的中心， σ指width(与半峰全宽有关,即平方差)。2、二维高斯滤波。 二、二维高斯滤波模版1、生成维高斯滤波模版。public class MathUtils {
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2024-04-24 14:32:43
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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图进行操作
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2024-07-12 18:17:47
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在前面的文章中，我们讲过了均值滤波的原理与实现，讲高斯滤波之前，我们先回顾一下均值滤波，其核心思路是取每一个像素点邻域的矩形窗口，计算矩形窗口内所有像素点的像素平均值，作为该点滤波之后的像素值。比如对于3*3窗口，如上图所示，点P(x, y)滤波之后的像素值为：更广泛的，对于(2n+1)*(2n+1)窗口，点P(x, y)滤波之后的像素值为：我们可以把上式看作是矩形窗口区域内所有像素点的像素值加权
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2024-04-28 15:59:21
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高斯滤波及其实现高斯滤波的解释及其具体操作创建高斯滤波核1.高斯滤波的解释及其具体操作高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，应用于图像处理的减噪过程。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
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2024-04-23 13:29:03
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文章目录一、实验内容二、理论准备1、 产生高斯滤波模板。2、 一般形式的滤波3、 加速高斯滤波三、实验环境四、实验过程五、实验结果六、实验总结 一、实验内容 二、理论准备1、 产生高斯滤波模板。根据参数sigma计算模板大小，如下：根据高斯函数产生滤波模板，高斯函数如下： 其中x,y应该按照以下格式输入： 根据模板大小不同依次类推就可以了。每个输入对应一个输出，对应该位置的权重。这是低通滤波，最
随着图形学学习深入，会遇到连续函数不能直接用于数字计算机，必须进行数字化处理的情况。处理连续函数最有效的方法之一，就是函数的采样值，将函数在多个不同点处的值存储起来，需要时就重构其他函数值。本节将概述采样与重构技术。一、数字音频：一维采样记录音频信号的数字方法是采样，模数转换器（ADC）每秒钟测量电压数千次，产生整数流。这些整数可以很容易的存储在媒体中。在播放录音时，按照适当的速度读出数据，然后送
# Python 一维高斯滤波实现教程
在信号处理与图像处理中，滤波是常用的一种数据处理技术。高斯滤波是一种常见的滤波器，它利用高斯函数对数据进行平滑处理。在本文中，我们将学习如何在Python中实现一维高斯滤波。
## 一、流程概述
我们可以按照以下步骤来实现一维高斯滤波：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 操作说明
在本文中，我将详细记录如何在 Python 中实现一维高斯滤波的过程。高斯滤波一般用于信号处理以及图像平滑，本文将从环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及最佳实践多个方面展开。
首先，让我们进行环境预检。这一部分我会通过四象限图和兼容性分析来帮助大家理解环境的要求。
```mermaid
quadrantChart
title 环境预检
x-axis 兼容性分析
# Python一维高斯滤波
## 引言
高斯滤波是一种常见的图像处理技术，用于平滑图像并减少噪声。它基于高斯函数的权重，对图像进行卷积处理，从而实现平滑效果。
在本文中，我们将介绍一维高斯滤波的原理和实现方法，并通过Python代码示例演示如何使用。
## 一维高斯滤波原理
一维高斯滤波是在一个方向上对图像进行滤波处理，通常用于平滑一维信号或图像的一行或一列。
高斯滤波的核心思想是使
原创
2023-09-16 19:34:31
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