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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...

高斯滤波利用的是高斯函数(可以百度),从高斯函数的表现可以看出来,两边低中间高,信号低频部分可以通过,高频部分受到削弱,故称为低通,同样原理的有巴特沃斯滤波器等等。

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...

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!

什么意思?平滑信号?直接计算卷积就可以埃

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,...

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 由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数, 因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均, 以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box...

建议你不要使用高斯滤波。 推荐你使用一维中值滤波 matlab的函数为 y = medfilt1(x,n); x为数组,是你要处理原始波形,n是中值滤波器的参数(大于零的整数)。y是滤波以后的结果(是数组) 后面再 plot(y); 就能看到滤波以后的结果 经过medfilt1...

主要平滑图像~~~高斯函数具五重要性质些性质使早期图像处理特别用.些性质表明高斯平滑滤波器论空间域频率域都十效低通滤波器且实际图像处理工程员效使用.高斯函数具五十重要性质: (1)二维高斯函数具旋转称性即滤波器各向平滑程度相同.般说...

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