高斯滤波的算法原理
【高斯滤波的算法原理】
高斯滤波实质上是一种信号的滤波器 ， 其用途是信号的平滑处理 ， 人们知道数字图像用于后期应用 ， 其噪声是最大的问题 ， 由于误差会累计传递等原因 ， 很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器 ， 用于得到信噪比SNR较高的图像（反应真实信号） 。与此相关的有Gauss-Laplace变换 ， 其实就是为了得到较好的图像边缘 ， 先对图像做Gauss平滑滤波 ， 剔除噪声 ， 然后求二阶导矢 ， 用二阶导的过零点确定边缘 ， 在计算时也是频域乘积=>空域卷积 。滤波器就是建立的一个数学模型 ， 通过这个模型来将图像数据进行能量转化 ， 能量低的就排除掉 ， 噪声就是属于低能量部分 。若使用理想滤波器 ， 会在图像中产生振铃现象 。采用高斯滤波器的话 ， 系统函数是平滑的 ， 避免了振铃现象 。
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