二维高斯函数具有旋转对称性，处理后不会对哪一个方向上的边缘进行了过多的滤波，因此相对其他滤波器，具有无法比拟的优越性。但是传统Gauss滤波随着图像尺寸的增加，运算复杂度呈平方上涨，因此需要对其优化改进。下面，分别介绍传统型，分解型和递归迭代型三种实现方法。 1 传统型 Gauss滤波首先需要构建一个Gauss滤波核，公式为：Matlab实现代码：dSigma =0.8;
fK1=1.0/
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2024-03-14 06:04:12
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Gauss滤波快速实现方法（转） 二维高斯函数具有旋转对称性，处理后不会对哪一个方向上的边缘进行了过多的滤波，因此相对其他滤波器，具有无法比拟的优越性。但是传统Gauss滤波随着图像尺寸的增加，运算复杂度呈平方上涨，因此需要对其优化改进。下面，分别介绍传统型，分解型和递归迭代型三种实现方法。 1 传统型 Gauss滤波首先需要构建一个Gauss滤波核，公式为：Matlab实现代码：dSigm
在这篇博文中，我将与大家一起探讨如何在PyTorch中实施高斯滤波。高斯滤波是一种常用的图像处理技术，可以有效地去除图像中的噪声，同时保留重要的边缘信息。以下是我整理的相关内容结构。
## 协议背景
高斯滤波的原理基于高斯分布，其主要目的是对图像进行平滑处理。通过对邻域像素进行加权平均，可以压制图像中的高频噪声。这一过程可以通过以下的四象限图来表示：
```mermaid
quadrantC
(频域滤波要从傅里叶的推导开始，所以先跳过，从空域开始)今天废话多了点，因为内容不是很多，滤波的概念其实是频域概念，即对信号频率进行处理，高于或低于截止频率的将被干掉，或者带通带限，就有了高通滤波器，低通滤波器。频域的相乘对应于时域的卷积，于是，空域滤波器(空间滤波器也叫卷积核，空间掩膜，核，模板，窗口等)和图像的卷积能达到和频域相同或相近的效果，所以我们要说先图像空域的卷积，值得注意的是空间滤波
目录结构一、高斯滤波二、梯度计算1、原理和过程2、代码实现三、非极大值抑制1、原理和过程2、代码实现四、双阈值检测1、原理和过程2、代码实现五、matlab 的边缘检测函数六、总结 Canny边缘检测算法主要步骤：高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测。 一、高斯滤波 使用高斯滤波的目的是平滑图像，滤除图像中的部分噪声（因为微分算子对噪声很敏感）。高斯滤波具体办法是生成一个高斯模板，使用
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2024-07-05 21:07:06
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Numpy简单介绍 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，能够用来当作数组使用，只是因为列表的元素能够是不论什么对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，须要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这样的结构显然比較浪费内存和CPU计算时间。 此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保
介绍课程的最后一个实验是处理雀斑，网上查找了很多方法，最后我选择了快速双边滤波。但是实验又不能直接调用 opencv 的库，因此，我参照了 这个博客，将用 C 写的快速双边滤波改用 Python 重新写了一遍。快速双边滤波是啥呢，官方滴说，它是一种非线性的滤波方法。它最大的特点就是既使用了颜色的相似度，又利用了空间的距离相似度。也就是说，它在进行滤波的过程中，不光要考虑周围像素值与中点像素值的大小
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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一、线性滤波与卷积的基本概念线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作
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2024-10-25 12:59:36
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# -*-coding:utf-8-*-# #TODO.1.均值滤波import cv2def image_blur(image_path1:str):
原创
2022-05-17 12:43:34
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Scipy建立在Numpy的基础之上，用于数值运算.具有很多搞笑操作,如数值积分、优化、统计、信号处理，以及图像处理功能。自己在阅读书籍或代码的时候遇到的一些函数，记录在此，后面或有更新。图像模糊处理图像模糊的本质：图像I与一个高斯核Gσ进行卷积 Iσ=I∗Gσ Gσ=12πσ2e−(x2+y2)2σ2 滤波操作模块：scipy.ndimage.filters，使用快速一维分离方式计算卷积 fro
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2024-05-09 22:15:28
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通过拜读前辈们关于高斯滤波快速算法的相关文献，实现了自己的快速高斯滤波算法，并用NEON指令加速了将近6倍左右。
高斯滤波是很多图像处理算法中最关键性的一个中间步骤，实现快速高斯滤波算法具有很重要的意义。 通过拜读前辈们关于高斯滤波快速算法的相关文献，实现了自己的快速高斯滤
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2024-05-18 07:30:35
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要求生成一个（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。不允许使用 fspecial 来产生高斯模板，不允许使用 imfilter、conv2 等函数。原理及算法理解：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（
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2023-11-27 11:26:07
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要搞清楚高斯核的原理的话，把下面这篇博文认认真真看一遍就可以了，链接如下：下面是我认为值得注意和需要补充说明的几点：1 为什么高斯滤波能够让图像实现模糊化？ 答：高斯滤波本质是低通滤通(有兴趣的同学可以查阅高斯滤波器的频率响应函数)，即让信号(数据集)的低频部分通过，高频部分滤除。图像的细节其实主要体现在高频部分，所以经过高斯滤波，图像看起来就变模糊了。2 为什么很多文章中说生成高斯核时，我们通常
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2024-08-12 17:14:13
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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。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。高斯滤波后图像被平滑的程度取决于标准差。它的输出是临域像素的加权
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2020-01-27 20:50:00
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1.通俗讲，对整幅图像进行加权平均的过程。 2.十分有效的低通滤波器。 3.两种实现：1.离散化窗口滑窗卷积；2.傅里叶变换。 4.高斯函数： (e:自然对数，≈2.71828) 5.高斯函数积分： 6.高斯分布： 7.高斯滤波性质（5个）： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的
原创
2024-01-11 15:32:37
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图像高斯滤波高斯函数： 其中 a、b 与 c 为实数常数 ，且a > 0. c^2 = 2 的高斯函数是傅立叶变换的特征函数。这就意味着高斯函数的傅立叶变换不仅仅是另一个高斯函数，而且是进行傅立叶变换的函数的标量倍。 高斯分布：正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian dist
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2024-05-17 16:41:53
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图像方框滤波、均值滤波、高斯滤波图像滤波概念均值滤波方框滤波高斯滤波 图像滤波概念由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 线性滤波有方框滤波、均值滤波、高斯滤波这几种，常
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2024-06-12 17:03:53
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目录前言概念介绍基本原理卷积核的大小卷积核的形状和权重比卷积核的归一化结论Opencv实现高斯滤波Python手写实现高斯滤波参考文章前言在此之前，我曾在此篇中推导过图像处理：推导五种滤波算法（均值、中值、高斯、双边、引导）。这在此基础上，我想更深入地研究和推导这些算法，以便为将来处理图像的项目打下基础。概念介绍高斯滤波是一种常用的图像处理技术，常用于去噪、平滑和边缘检测等应用中。它是基于高斯函数
/*入门学习 图像滤波
Filtering 是图像处理中的一个基本操作，其目的是为了提取图像中被认为重要的那些部分。
滤波可以去除图像中的噪声，提取感兴趣的视觉特征，允许图像重采样等。
这里我们了解一些基本的内容。
观察一幅图像时，我们看到不同的灰度（或彩色值）在图像中的分布。图像之间存在不同是因为他们有不同的灰度分布。
因此存在另一种进行图像处理的方式：观察图像中存在的
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2024-05-21 15:52:22
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