如何用python實(shí)現(xiàn)圖像的一維高斯濾波

如何用python實(shí)現(xiàn)圖像的一維高斯濾波

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建議你不要使用高斯濾波。

推薦你使用一維中值濾波

matlab的函數(shù)為

y = medfilt1(x,n);

x為數(shù)組，是你要處理原始波形，n是中值濾波器的參數(shù)（大于零的整數(shù)）。y是濾波以后的結(jié)果（是數(shù)組）

后面再

plot(y);

就能看到濾波以后的結(jié)果

經(jīng)過medfilt1過濾以后，y里儲(chǔ)存的是低頻的波形，如果你需要高頻波形，x-y就是高頻波形

順便再說一點(diǎn)，n是偶數(shù)的話，濾波效果比較好。

N越小，y里包含的高頻成分就越多，y越大，y里包含的高頻成分就越少。

記住，無論如何y里保存的都是整體的低頻波。（如果你看不懂的話，濾一下，看y波形，你馬上就懂了）

如何用python實(shí)現(xiàn)圖像的一維高斯濾波器

如何用python實(shí)現(xiàn)圖像的一維高斯濾波器

現(xiàn)在把卷積模板中的值換一下，不是全1了，換成一組符合高斯分布的數(shù)值放在模板里面，比如這時(shí)中間的數(shù)值最大，往兩邊走越來越小，構(gòu)造一個(gè)小的高斯包。實(shí)現(xiàn)的函數(shù)為cv2.GaussianBlur()。對(duì)于高斯模板，我們需要制定的是高斯核的高和寬（奇數(shù)），沿x與y方向的標(biāo)準(zhǔn)差(如果只給x，y=x，如果都給0，那么函數(shù)會(huì)自己計(jì)算)。高斯核可以有效的出去圖像的高斯噪聲。當(dāng)然也可以自己構(gòu)造高斯核，相關(guān)函數(shù)：cv2.GaussianKernel().

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread(‘flower.jpg‘,0) #直接讀為灰度圖像

for i in range(2000): #添加點(diǎn)噪聲

temp_x = np.random.randint(0,img.shape[0])

temp_y = np.random.randint(0,img.shape[1])

img[temp_x][temp_y] = 255

blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,‘gray‘)#默認(rèn)彩色，另一種彩色bgr

plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(blur,‘gray‘)

2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函數(shù)

borderType= None)函數(shù)

此函數(shù)利用高斯濾波器平滑一張圖像。該函數(shù)將源圖像與指定的高斯核進(jìn)行卷積。

src:輸入圖像

ksize:(核的寬度,核的高度)，輸入高斯核的尺寸，核的寬高都必須是正奇數(shù)。否則，將會(huì)從參數(shù)sigma中計(jì)算得到。

dst:輸出圖像，尺寸與輸入圖像一致。

sigmaX:高斯核在X方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。

sigmaY:高斯核在Y方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。默認(rèn)為None，如果sigmaY=0，則它將被設(shè)置為與sigmaX相等的值。如果這兩者都為0,則它們的值會(huì)從ksize中計(jì)算得到。計(jì)算公式為：

borderType:像素外推法，默認(rèn)為None（參考官方文檔 BorderTypes

)

在圖像處理中，高斯濾波主要有兩種方式：

1.窗口滑動(dòng)卷積

2.傅里葉變換

在此主要利用窗口滑動(dòng)卷積。其中二維高斯函數(shù)公式為：

根據(jù)上述公式，生成一個(gè)3x3的高斯核，其中最重要的參數(shù)就是標(biāo)準(zhǔn)差 ，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，核中心的值與周圍的值差距越小，曲線越平滑。標(biāo)準(zhǔn)差 越小，核中心的值與周圍的值差距越大，曲線越陡峭。

從圖像的角度來說，高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越大，平滑效果越不明顯。高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越小，平滑效果越明顯。

可見，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，圖像平滑程度越大

參考博客1:關(guān)于GaussianBlur函數(shù)

參考博客2:關(guān)于高斯核運(yùn)算

標(biāo)題名稱：包含高斯函數(shù)圖片Python的詞條
文章轉(zhuǎn)載：http://chinadenli.net/article26/heescg.html

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