高斯滤波，高斯滤波的介绍

本文目录一览

1，高斯滤波的介绍
2，如何将RSSI值进行高斯滤波
3，高斯滤波的两种方式
4，对图像直方图进行高斯滤波怎么实现
5，高斯的滤波函数
6，高斯滤波和均值滤波的区别 opencv

1，高斯滤波的介绍

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

高斯滤波的介绍

2，如何将RSSI值进行高斯滤波

假设为一个正态分布模型。在对信号强度计算时，设它是具有均值为u 和标准差为的高斯分布。对于，测量结果的密度函数如式(6)：式(6) 其中 , ，为第个信号强度值, 为测量数。越大，高斯滤波平滑的程度就越好。高概率发生区选择概率大于0.6(经验值)的范围： , ，将此范围内的RSSI值全部取出，再求几何平均值，即可得到节点的RSSI值。

如何将RSSI值进行高斯滤波

3，高斯滤波的两种方式

在图像处理中，高斯滤波一般有两种实现方式，一是用离散化窗口滑窗卷积，另一种通过傅里叶变换。最常见的就是第一种滑窗实现，只有当离散化的窗口非常大，用滑窗计算量非常大（即使用可分离滤波器的实现）的情况下，可能会考虑基于傅里叶变化的实现方法。

高斯滤波的两种方式

4，对图像直方图进行高斯滤波怎么实现

对图像直方图进行高斯滤波怎么实现高斯滤波实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理，人们知道数字图像用于后期应用，其噪声是最大的问题，由于误差会累计传递等原因，很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器，用于得到信噪比SNR较高的图像（反应真实信号）。与此相关的有Gauss-Laplace变换，其实就是为了得到较好的图像边缘，先对图像做Gauss平滑滤波，剔除噪声，然后求二阶导矢，用二阶导的过零点确定边缘，在计算时也是频域乘积=>空域卷积。滤波器就是建立的一个数学模型，通过这个模型来将图像数据进行能量转化，能量低的就排除掉，噪声就是属于低能量部分。若使用理想滤波器，会在图像中产生振铃现象。采用高斯滤波器的话，系统函数是平滑的，避免了振铃现象。

加噪声是为了前后对比，体现出滤波去噪的效果，只存在于demo里。实际使用的时候自然不会人工加噪。

5，高斯的滤波函数

高斯滤波　　高斯滤波实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理，我们知道数字图像用于后期应用，其噪声是最大的问题，由于误差会累计传递等原因，很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器，用于得到信噪比SNR较高的图像（反应真实信号）。于此相关的有Gauss-Lapplace变换，其实就是为了得到较好的图像边缘，先对图像做Gauss平滑滤波，剔除噪声，然后求二阶导矢，用二阶导的过零点确定边缘，在计算时也是频域乘积=>空域卷积。　　滤波器就是建立的一个数学模型，通过这个模型来将图像数据进行能量转化，能量低的就排除掉，噪声就是属于低能量部分　　其实编程运算的话就是一个模板运算，拿图像的八连通区域来说，中间点的像素值就等于八连通区的像素值的均值，这样达到平滑的效果(www.openbo.com) 　　若使用理想滤波器，会在图像中产生振铃现象。采用高斯滤波器的话，系统函数是平滑的，避免了振铃现象。

6，高斯滤波和均值滤波的区别 opencv

滤波实质上就是对图像进行卷积运算。而卷积的运算可以分为反转、平移，相乘，求和。在图像处理中，图像是一个大矩阵，卷积模板是一个小矩阵。按照上述过程，就是先把小矩阵反转，然后平移到某一位置，小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格，然后把对应小格里面的数相乘，把所有对应小格相乘的结果相加求和，得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值，替换原来的值。就是上述说到的，反转、平移、相乘、求和。一般图像卷积就是从第一个像素（小格）开始遍历到最后一个像素（小格）。之后的平滑、模糊、锐化、边缘提取等本质上都是卷积，只是模板不同。了解以上之后，就很好理解了。均值滤波就是对模板对应的图像像素求均值然后赋值给模板中心对应的那个像素值。高斯滤波模板是二维高斯函数的离散化表示，高斯函数就是我们熟悉的正态分布。所以可以知道模板是中心值大，而越往外越小，高斯模板就是按照高斯函数递减的模板。如果把模板小矩阵的每一个元素视为一个权值的话，均值滤波就是所有元素权值相等，高斯滤波就是中心点权值最大，越往外所占越小。比平均滤波的好处是可以突出重点。可以参考浅墨大神的这篇博文，里面有更细致的介绍：http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/22977297