高斯模板（高斯滤波）的实现 目录高斯模板（高斯滤波）的实现（一）目标（二）前言（三）相关知识1.高斯函数的定义2.高斯滤波原理3.高斯模板公式4.模板与图像滤波的实现（实质：卷积）（四）不同方法实现高斯模板的区别（五）实现过程与结果1.方法12.方法23.方法3 （一）目标生成一个（2N+1）×（2N+1）大小的高斯模板H（标准为sigma），然后用此模板对图像进行滤波。具体要求 注：这里采用了多
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2023-10-07 14:41:50
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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。一个二维的高斯函数如下： 其中(x,y)(x,y)为点坐标，在图像处理中可认为是整数；σ是标准差。要想得到一个高斯滤波器的模板，可以对高斯函数进行离散化，得到的高斯函数值作为模板的系数。例如：要产生一个3×3的高斯滤波器模板，以模板的中心位置为坐标原点进行取样。模
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2023-11-29 01:04:59
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目录一、均值滤波（使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值）二、中值滤波（计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值）三、高斯滤波（对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值）四、双边滤波（比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，以达到保边去噪目的）以下是四种平滑处理滤波算法一、均值滤波（使用模板内所有像
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2024-08-12 17:12:29
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void guess(int n)//第n列是等式的右边
{
for(int i=1;i<=n;i++)//现在开始消除i列
原创
2022-02-10 14:11:47
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高斯消元是用来求解线性方程组的。例如：给出以下方程组 2*x+y-z=8 -3*
原创
2023-04-19 16:58:02
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构造上三角矩阵，对角线上的为该方程求解的未知数。 对于第 \(i\) 个方程，找到一个第 \(i\) 个未知数系数不为 \(0\) 的方程，交换两行。 将其他方程的第 \(i\) 个未知数系数都消为 \(0\)。 最后从下往上依次求解。 若第 \(n\) 个方程的第 \(n\) 个未知数系数为 \( ...
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2021-10-04 23:52:00
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Link#include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=110;double a[N][N];int n;void gauss(){ for(int i=1;i<=n;i++){ int id=i; for(int j=i+1;j<=n;j++) if(fabs(a[j][i])>fabs(a[id][i])) id=j;
原创
2021-10-08 14:46:35
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高斯消元 ：用来为线性方程组求解，求出矩阵的秩以及逆方阵的逆后利用初等变换把增广矩阵化为行阶梯矩阵 ，然后从尾到头回带。#includeusing namespace std;const int N=105;int x[N];int free_x[N];int free_num;int a[N][N];int equ,var;in
原创
2022-08-11 16:13:18
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void guess(int n)//第n列是等式的右边
{
for(int i=1;i<=n;i++)//现在开始消除i列
{
int r=i;//记录系数最大的
for(int j=i+1;j<=n;j++)
if( fabs( mp[r][i] )<fabs( mp[j][i] ) ) r=j;
if( i!=r ) swap( mp[i],mp[r] );//把系数最大的换到当前行
double div = mp[i][i];
for(int j=
原创
2021-08-27 09:47:12
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高斯消元 题目描述 求解一次方程组。在整数范围内有解 求解一次方程组。在整数范围内有解 输入 第一行一个数字N表示要求的未知数的个数，同时也是所给的方程个数。 第2到N+1行，每行N+1个数。前N个表示第1到N个未知数的系数。第N+1个数表示N个未知数乘以各自系数后的加和。（保证有唯一整数解） 第一
原创
2021-09-04 14:15:13
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高斯消元法，是线性代数中的一个算法，可用来求解线性方程组，并可以求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。高斯消元法的原理是：若用初等行变换将增广矩阵 化为 ，则AX = B与CX = D是同解方程组。所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵，然后回代求出方程的解。以上是线性代数课的回顾，下面来说说高斯消元法在编程中的应用。首先，先介绍程序中高斯消元法的步骤：(我们设方程组中方程的个数为equ，变元的个数为var，注意：一般情况下是n个方程，n个变元，但是有些题目就故意让方程数与变元数不同)1. 把方程组转换成增广矩阵。2. 利用初等行变换来把增广矩阵转换成行阶梯阵。枚举k从0到equ
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2012-09-05 09:49:00
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原理： 每次选取一行的第 \(i\) 个未知数作为主元，把其他行的这个未知数的系数全部削成 \(0\)，最后这些式子肯定每个包含一个未知数，这个未知数就是这一行的主元。 注意事项： 每次选取系数最大的并且没选过的作为主元进行交换顺序。$e.g.$选取第 \(i\) 个未知数为主元就换到第 \(i\) ...
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2021-08-12 16:36:00
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首先实现P（x|y）=高斯函数（正态分布），即y是正态分布，是条件，我们把它还原到图像界面I（i，j）每一个像素，是结果。这个实际就是生成高斯模板，我们前面有3*3的高斯生成算法，但是根本没有办法显示，3*3=9个像素，针尖一样，我们在这个基础上，生成11*11的高斯模板，并放大16倍，生成图像，在界面显示出来，看是否是同心圆，二维高斯像一个大钟，我们用平面平行xy平面，切割大钟很多次，感到很像核
比如使用5*5的模板,(sigma=1.4)得到的是归一化的高斯滤波模板，高斯函数最开始的公式计算出来的是小数，因为小数计算过程更缓慢，所以为了提高运算效率，将其写成整数模板的形式，另一方面小数模板在实际的像素上面也没有实际意义，因为图片的像素点都是整数的形式。 使用： I=fspecial('gaussian',[5,5],1.4); 得到的是如下的模板 &n
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2024-03-05 20:47:17
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滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。是根据观察某一随机过程的结果，对另一与之有关的随机过程进行估计的概率理论与方法 图片滤波什么是滤波滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。是根据观察某一随机过程的结果，对另一与之有关的随机过程进行估计的概率理论与方法。图片和波如何结合在不考虑透明度的情况下，
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2024-05-21 12:01:55
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#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;const int maxn=50;int equ,var; //行数，列数int a[maxn][maxn]; //增广矩阵int x[maxn]; //解集bool free_x[maxn]; //标记是否是不确定的变元void Debug(){ int i,j; for(i=0;i<equ;i++){ for(j=0;j<var+1;j++) pr..
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2013-05-23 07:28:00
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就是线性代数的初等行变化：倍加。倍乘。交换行。#include <bits/stdc++.h>#define mp make_pair#define pb push_backusing namespace std;typedef long long ll;typedef pair<int, int> pii;typedef unsigned long long ull;const double pi = acos(-1.0);const double
原创
2021-08-26 16:04:40
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题目https://www.luogu.org/problemnew/show/P3389思路模版题。高斯消元是什么？ 其实就是加减消元。 每次取一个元，消去，可以得到i-1个新方程式，不停往下推，即可求出答案。 注意，题目要求不存在唯一解，在第一行输出”No Solution”，所以无论是无解还是有自由元，都输出”No Solution”，即要消去的元绝对值最大值为0，...
原创
2021-07-12 17:38:21
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例：ZOJ3645题意：高斯消元模板题(浮点型)/**高斯消元求解线性方程组.*/#include #include #include #include #include using namespace std;//...
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2014-10-17 11:16:00
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题目背景 Gauss消元 题目描述 给定一个线性方程组，对其求解 输入输出格式 输入格式： 第一行，一个正整数 nnn 第二至 n+1n+1n+1行，每行 n+1n+1n+1 个整数，为a1,a2⋯an a_1, a_2 \cdots a_na1,a2⋯an 和 bbb，代表一组方
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2017-10-10 17:11:00
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