数字图像处理——高斯低通滤波器

数字图像处理——⾼斯低通滤波器低通滤波器

科技与创新实验内容和要求：

重大危险源辨识2009

（1）编程实现教材中公式(4.3.7)所⽰的⾼斯低通滤波器。

（2）使⽤⾼斯低通滤波器对教材图4.18(a)滤波得到图4.18(c)

f0=imread('Fig4.18(a).jpg');subplot(2,2,1);

imshow(f0);title('原图');

sigma=1.6;

gausFilter=fspecial('gaussian',[3,3],sigma);

gaus=imfilter(f0,gausFilter,'replicate');

subplot(2,2,2);imshow(gaus);title('sigma=1.6');

迭代图像：

⼆维⾼斯函数：

fspecial函数（根据type来⽣成滤波器（算⼦）的函数）

聚脲imfilter函数（对任意多维数组或者图像进⾏滤波的函数）

低通滤波器（通低频，阻⾼频）：理想低通滤波器（ILPF）、巴特沃斯低通滤波器（BLPF Butterworth）、⾼斯低通滤波器（GLPF）

⾼斯函数由于在时域和频域其都是正态分布，所以可以做为滤波器

在⼀维变换中，称靠近原点的为低频信息，靠近∏的为⾼频信息19世纪

⽽⾼斯分布函数（⼆维）在经历傅⾥叶变换后，其图像为：

铵根离子

所以看到，⾼斯分布函数可以作为低通滤波器。

另外：图像的⾼频信息⼀般代表图像的细节信息（边缘信息），所以低通滤波器⼀般是将图像变得更加模糊。

⾼斯滤波（⾼斯模糊属于⾼斯滤波）

a：⼆维低通滤波函数c：⼆维⾼通滤波函数

本文发布于:2024-09-22 00:56:46，感谢您对本站的认可！

标签：信息图像函数低通滤波器实验分布

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