高斯滤波启动——高斯核计算

高斯滤波的开始——高斯核的计算

首先需要明确高斯滤波的基本概念：该方法属于线性平滑滤波技术，主要用于去除图像中的高斯噪声，在图像处理领域被广泛用于降噪操作。简单来说，其核心原理是通过加权平均的方式对整幅图像进行处理，其中每个像素点的最终数值由其自身及其周围邻近像素点的加权平均结果决定。具体实施步骤为：采用一个特定的模板（也称为卷积核或掩模）对图像中每一个像素点进行扫描，并以模板所覆盖区域内各像素点的加权平均灰度值来替换模板中心位置的原始像素值。（资料来源：百度）
关于高斯核的计算方法，在网络上虽有诸多介绍，但大多内容较为简略，缺乏深入讲解。因此，本人基于matlab编写了一种简洁且易于理解的实现方式。接下来直接展示相关代码；

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    %%                计算高斯核                 %%
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    pi=3.1415926;%高斯公式中Π的值
    sum=0;%计算累计权重的值
    d=1.5;%高斯核标准差
    size=3;%高斯核大小
    center=(size/2)+0.5;%模板