高斯滤波器（高斯滤波器原理）

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1、优点，由于高斯滤波的傅立叶变换仍是高斯函数，因此高斯函数相较于空间域滤波能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。

2、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 Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。

3、数字滤波器可以按所处理信号的维数分为一维、二维或多维数字滤波器。一维数字滤波器处理的信号为单变量函数序列，例如时间函数的抽样值。二维或多维数字滤波器处理的信号为两个或多个变量函数序列。

1、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。

2、gaussianGaussian lowpass filter为高斯低通滤波，有两个参数，hsize表示模板尺寸，默认值为[3 3]，sigma为滤波器的标准值，单位为像素，默认值为0.5。

3、simulink中的GMSK产生模块使用了高斯滤波器，它不会产生理想的正弦波形，而是产生复杂的波形。这是因为GMSK使用了高斯卷积以及带限制变频，使得它的频谱成为一个矩形滤波器。

4、random.gauss(mu， sigma) 其值即服从高斯分布，若想要是实现加性高斯白噪声，循环作加即可实际上逆滤波是维纳滤波的一种理想情况，当不存在加性噪声时，维纳滤波与逆滤波等同。

1、为了便于直观感受高斯滤波的效果，使用Canny算子来提取轮廓对比，你可以试试在特征提取前加高斯滤波对比。

2、提出将高斯拉普拉斯算子应用在光电联合相关变换器中进行谱面图像的增强处理。光电混合联合变换器可实现对目标的实时探测、识别及自动定位，但由于实际中采集到的图像的对比度较低，且存在大量背景噪音，影响了目标的识别率。

3、高斯滤波器只考虑像素间的欧式距离，其使用的模板系数随着和窗口中心的距离增大而减小；Alpha截尾均值滤波器则只考虑了像素灰度值之间的差值，去掉α%的最小值和最大值后再计算均值。

4、LoG算子也就是 Laplace of Gaussian function（高斯拉普拉斯函数）。常用于数字图像的边缘提取和二值化。

5、Sobel算子是带方向的滤波器的近似，先用高斯核平滑图像，再用方向导数(拉普拉斯算子)作用于图像，得到导向滤波器，导向具有潜在的局部性以及很好的尺度空间特性。导向滤波器常用来构造特征描述子和边缘检测器，线性结构通常被认为是类似边缘的。

6、边缘提取其实也是一种滤波，不同的算子有不同的提取效果。比较常用的方法有三种，Sobel算子，Laplacian算子，Canny算子。

高斯滤波器（高斯滤波器原理）

高斯滤波采用满足正态分布的核模板，其参数的主要参数是标准差σ，代表核的离散程度，σ值越小，模板中心系数与边缘系数差越大，平滑的程度越小。

random.gauss(mu， sigma) 其值即服从高斯分布，若想要是实现加性高斯白噪声，循环作加即可实际上逆滤波是维纳滤波的一种理想情况，当不存在加性噪声时，维纳滤波与逆滤波等同。

高斯模糊，也叫高斯平滑，其作用是使图像变得模糊且平滑，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。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。

高斯计算某个分子构型的波函数和能量的基本方法是自洽场方法(SCF)，就是用迭代的办法解由薛定谔方程变化得到的Hartree-Fock-Roothaan方程得到分子的波函数和能量，如果使用密度泛函理论，则解Kohn-Sham方程。

高斯计算原理，又称高斯算法，是一种数值分析方法，通过在固定区域内采用函数积分的方法来求解定义在此区域上的特征量。

1、小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径。

2、它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声，但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便于选择合适的滤波器阶数符号，如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。

3、filter。是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。

4、高斯滤波是用高斯函数滤波器对信号卷积得到的一组新的信号。该函数曲线对整个覆盖面积求积分为1。而高斯小波函数按照小波的定义其面积积分为0，它俩也就是相似罢了。

5、小波滤波中，最核心的部分就是对系数作用阈值，因此阈值的选取至关重要。阈值的选取直接影响降噪的质量，所以人们提出了各种理论的和经验的模型。但是，每种模型都有自己的作用范围，不能完全解决所有问题。

6、加噪声是为了前后对比，体现出滤波去噪的效果，只存在于demo里。实际使用的时候自然不会人工加噪。

1、中值滤波：中值滤波是一种常用的图像去噪方法，可以有效地去除孤立黑点。中值滤波的原理是将每个像素周围的像素值排序，然后取中间值作为该像素的值，从而达到去噪的效果。

2、图像去噪人工痕迹方法如下：采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。邻域平均法有力地抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与领域半径成正比。

3、PS处理图片噪点的方法一：利用图像大小在我们看来，图像大小是改变图像大小的命令，它不能用于去噪。如果你的思维仍然停留在“某物必须是某物”的框架中，你需要跳出思维定势。

4、中值滤波器（Median Filter）：这是一种非线性数字滤波技术，通过用邻域中值替换每个像素值来去噪。它对于去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）特别有效。