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图像高斯平滑滤波分析,基于高斯滤波的图像去噪方法分析与设计

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图像 平滑是一种突出图像低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的处理方法，目的是使图像 。对于图像处理 ， 二维零均值离散高斯函数常用作平滑 滤波器件 ， OpenCV-Python系列VI:图像滤波图像滤波是很常见的图像处理方法 。

1、OpenCVPython系列教程4-OpenCV 图像处理(上学习目标:OpenCV中有150多种颜色空间转换的方法，这里只讨论两种:HSV的色相范围为，饱和度范围为，取值范围为 。不同的软件使用不同的尺度 。如果您想将OpenCV值与它们进行比较 ， 您需要将这些范围标准化 。HSV和HLV解释运行结果:这个程序的作用是检测蓝色目标，同样，它也可以检测其他颜色目标的结果中的一定噪声，这将在后面的章节中去除 。这是目标跟踪中最简单的方法 。

0OpenCV知识总结接下来就比较难了 ， 遮罩操作和模糊效果 ， 这是图像 processing中常见的操作 。如果遇到什么问题，请在这里联系我:蒙版操作其实很简单:根据一个蒙版矩阵(卷积核)重新计算图像中的每个像素 。遮罩矩阵中的值指示相邻像素的值(包括其自身像素的值)对新像素的值的影响程度 。从数学的角度来说 ， 就是给掩膜矩阵中的每个像素设置好权重，然后对对应的像素场进行加权加平均 。

用一个简单的公式来表达:本质上，卷积就是这样一种思想 。卷积把一切都当作输入 。当万物的状态发生变化时 ， 会通过一定的系统发生变化，成为另一种输出状态 。而这个系统在数学的眼中也就是常说的卷积 。在深度学习中 ， 每个卷积核往往是一个奇数矩阵 。做图像识别时，会通过这个卷积核过滤掉必要的特征信息 。那么屏蔽操作背后的数学原理是什么呢？

【图像高斯平滑滤波分析,基于高斯滤波的图像去噪方法分析与设计】0高斯滤波是一种根据高斯函数的形状选取值的线性平滑 滤波 。高斯平滑滤波滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效 。一维零均值高斯函数为:g(x)exp(x ^ 2/(2适马^ 2)，其中高斯分布参数Sigma决定高斯函数的宽度 。对于图像处理，二维零均值离散高斯函数常用作平滑 滤波器件 。

0图像滤波是很常见的图像处理方法 。一般来说，你可以认为相邻位置的像素关系密切，它们共同显示一个物体 。图像 滤波用于通过运算排除与周围区域差异较大的像素 。当然，这不是绝对的 。有时候为了评价图像，你也会选择这些“特立独行”的像素作为目标 。不管你采取什么方法，记住你的目标就行了 。有时候你的目标可能是别人的背景 。

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