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时间:2020-09-02
《基于高斯滤波的图像平滑处理.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、基于高斯滤波器的图像平滑处理图像平滑处理的原因:在采集,传输及处理图像的过程中往往会存在一定程度的噪声干扰,噪声恶化了图像的质量,使得图像模糊,淹没了特征,给图片分析带来困难。图像平滑是一种实用的图像处理技术,能消除图像采集,传输及处理过程中的噪声,高斯平滑处理是一种常用的平滑处理方法。基本思想:高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与高斯内核卷积将卷积和当作输出像素值。高斯核相当于对输出像素的邻域赋予不同的权值,输出像素点所在位置的权值最大。基本原理:平滑要使用滤波器一般使用线性滤波器,其统一形式如下其中h称为滤
2、波器的核函数也就是权值使用3*3的高斯核则计算公式如下:g(x,y)={f(x-1,y-1)+f(x-1,y+1)+f(x+1,y-1)+f(x+1,y+1)+[f(x-1,y)+f(x,y-1)+f(x+1,y)+f(x,y+1)]*2+f(x,y)*4}/16;其中,f(x,y)为图像中(x,y)点的灰度值,g(x,y)为该点经过高斯滤波后的值。OpenCV平滑处理函数:voidcvSmooth(constCvArr*src,CvArr*dst,intsmoothtype=CV_GAUSSIAN,intpa
3、ram1,intparam2,Doubleparam3,doubleparam4)//#include"stdafx.h"#include#include#includevoidexample(IplImage*image){//Createsomewindowstoshowtheinputandoutputimagesin.cvNamedWindow("Example-in",0);cvNamedWin
4、dow("Example-out",0);//CreateawindowtoshowourinputimagecvShowImage("Example-in",image);//CreateanimagetoholdthesmoothedoutputIplImage*out=cvCreateImage(cvGetSize(image),IPL_DEPTH_8U,3);//DothesmoothingcvSmooth(image,out,CV_GAUSSIAN,3,3);//Showthesmoothedimag
5、eintheoutputwindowcvShowImage("Example-out",out);//BetidycvReleaseImage(&out);//WaitfortheusertohitakeycvWaitKey(0);cvDestroyWindow("Example-in");cvDestroyWindow("Example-out");}intmain(){IplImage*imge=cvLoadImage("E:\desert.jpg");example(imge);return0;}代码:
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