数字图像处理的高斯模糊与锐化

关于高斯模糊与锐化

细节丰富的图像，在像素过渡上显得格外清晰利落。简单来说，则是相邻像素之间的差异较大。

而模糊的本质就是利用某种算法将图像的像素及其差异度降低；通过取周围区域亮度值的平均数来确定中间点的亮度值。

达到了最大模糊化程度，并举个例子来说的话，在计算模糊度时将取值范围设定为整幅图像，则最终生成的所有像素的颜色将高度相近

可以说高斯滤波属于一种低通滤波器其基本原理是允许低频信号通过而抑制高频信号的作用对于数字图像处理而言这种特性使得它能够有效去除噪声并保留图像的大致细节就其作用而言会在处理图像时允许其通过的是那些频率较低的部分并会抑制那些频率较高的部分这一特性源于其使用的高斯函数具有特定的空间加权特性特别是在实际应用中这一特性得到了广泛的应用尤其是在数字图像处理领域如图像是仿真或重采样等场景中有重要的应用价值

高斯模糊的原理

所谓"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值

图中，2是中间点，周边点都是1。

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