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  1. c++实现的高斯滤波函数

  2. c++实现的高斯滤波,实现图像的平滑,程序简单稳健很好的哦
  3. 所属分类:C++

  1. 图像平滑- 高斯滤波函数

  2. 功能:高斯滤波函数 采用C书写的;参数明显,可变 效果不错,可直接使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-06-10
    • 文件大小:1024
    • 提供者:yong2007123
  1. 结合opencv高斯滤波

  2. 该代码,调用opencv接口,将图像载入并输出,同时调用高斯滤波函数实现图像的高斯滤波,此处的高斯滤波并非直接调用的opencv库函数,而是根据原理一步步写出来的。
  3. 所属分类:C/C++

  1. 高斯窗滤波实例

  2. 可选 6、8、12阶三种不同的高斯窗函数实现对离散采样点的滤波 广泛应用于各种功率衰减滤波,程序中还提供了离散数据的稠密程度的控制 刚开始学习 MFC,整理了点算法笔记 斑驳敬上
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-01-09
    • 文件大小:105472
    • 提供者:lovingdelly
  1. 高斯低通滤波的MATLAB实现

  2. 高斯滤波器的matlab实现,不是matlab自带的函数。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-05-09
    • 文件大小:823
    • 提供者:jiejielailo
  1. MatLab 自编的 均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数

  2. MatLab 自编的 均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-05-15
    • 文件大小:16384
    • 提供者:yulin44
  1. matlab 图像滤波

  2. 常用图象滤波器的设计方法 matlab实现一个通用的高通、低通滤波器函数,其中又分别实现理想、巴特沃思和高斯滤波形式并用实现的函数对图象进行高通处理,将所给图象增加噪声后再进行低通处理,处理后分别进行伪彩色增强
  3. 所属分类:其它

  1. 高斯滤波(高斯平滑)

  2. 高斯滤波(高斯平滑)是数字图像处理和计算机视觉里面最常见的操作。平时,我们都是用Matlab或者OpenCV的函数调用:imfilter或者cvSmooth,并不关心底层的实现。然而当开发者要自己实现高斯滤波的时候,往往就会很迷惘,经常会被下面几个问题所困扰: 1、给定sigma,即标准偏差,怎么确定离散化后的滤波器窗口大小? 2、给定窗口大小,怎么计算高斯核的sigma,即标准偏差? 3、怎么实现可分离滤波器?
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2013-09-24
    • 文件大小:46080
    • 提供者:qibaobei2002
  1. 高斯滤波(Gaussian Filtering)

  2. 一份相当不错的讲高斯滤波的文章。从一维滤波开始到二维滤波都有详细完整介绍,还详细说明了生成模板的方法。另外,根据函数图对高斯滤波进行了分析,个人觉得该部分也非常重要,受益良多。至少,在使用函数进行滤波的时候参数的选择上有了依据。不过文章中可能有处错误,已经用红色方框和箭头标注。 ps:下面是个人发泄,不想看就不看 为了学习高斯滤波模板生成,我在网上看了很多讲高斯滤波内容的东西。很想找一份空间域下高斯滤波的讲解而不得。有的只列出函数,没讲模板生成;有的讲了函数也说明了根据函数模板的生成方法,还给
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-01-22
    • 文件大小:665600
    • 提供者:purple_shadow
  1. OpenCV自己实现的高斯滤波,sobel边缘检测

  2. 基于OpenCV自己实现的高斯滤波,Sobel边缘检测,3通道图像分离,彩色图转灰度图,高斯滤波比OpenCV自带的GaussBlur要慢,仅作为理解原理学习之用。工程建议尽量用用OpenCV自带的函数。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-05-20
    • 文件大小:5120
    • 提供者:a_1937
  1. 快速高斯滤波

  2. 本程序实现了高斯快速高斯滤波,利用二维高斯函数的可分离特性,将二维高斯滤波转化为两次一维滤波。使用C#做界面,底层函数使用C编写,并制作成DLL供C#调用。 C源码提供在内。
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2015-09-25
    • 文件大小:191488
    • 提供者:u010839382
  1. 高斯滤波函数

  2. 基于灰度图像的高斯滤波函数,基于matlab平台的源代码。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:380
    • 提供者:jackdolove
  1. openCV3.1 双边滤波器 高斯滤波器 图片先加上噪声再滤波

  2. 程序在VS2015 Release+x64的环境下编译通过,利用openCV3.1的库函数,图片先加上噪声再经过双边滤波器 高斯滤波器 滤波
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-03-15
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:scorpio__h
  1. 用于数字图像处理的Matlab高斯滤波

  2. 用于数字图像处理的Matlab高斯滤波,此为单独封装的函数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-05-15
    • 文件大小:482
    • 提供者:qq_38447243
  1. 高斯窗MFC实例

  2. 通过高斯窗函数进行滤波,有效地画出衰减的折现图 附加了三种不同阶数的选择和离散点的稠密程度
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-01-09
    • 文件大小:103424
    • 提供者:lovingdelly
  1. 离散高斯函数

  2. 在图像预处理中,对图像进行平滑,去除噪声,恢复原始图像是一个重要内容。本课题设计出了一个平滑尺度和模板大小均可以改变的高斯滤波器,用它对多幅加入各种噪声后的图像进行平滑,经过对各个结果图像的对比可知高斯滤波对服从正态分布的噪声去除效果比较好,并且相比各个不同参数,在平滑尺度为2,模板大小为7时效果最佳。
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2011-10-20
    • 文件大小:251904
    • 提供者:qiushuihonghu
  1. 高斯滤波,实现图像的高斯滤波

  2. 实现图像的高斯滤波,通过调整高斯函数的标准差(sigma)来控制平滑程度 利用二维高斯函数的行列可分离性进行加速
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2020-12-01
    • 文件大小:4096
    • 提供者:Hanpi_learnc
  1. 高斯滤波-源码

  2. 高斯滤波 高斯滤镜将图像,滤镜尺寸和标准偏差作为输入。 高斯滤镜用于模糊图像。 用于减少噪点和图像细节。 在对局部区域和高斯核进行卷积时,会将最高强度值赋予局部区域的中心部分。 随着距中心的距离增加,其余像素的强度降低。 在测试脚本中,已经产生了具有归一化随机正态分布的第一噪声。 然后添加到图像。 期望执行平滑效果的测量。 为了计算图像的高斯滤波,创建了一个新的m函数,即“ gaussian()”函数。 为了防止任何大小崩溃,该代码段不允许用户使用给定的偶数编号的过滤大小运行测试脚本到高斯函
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:612352
    • 提供者:weixin_42097668
  1. Canny边缘检测(高斯滤波,计算图像的梯度和梯度方向,非极大值抑制NMS,双阈值筛选边缘)

  2. Canny边缘检测: 计算机如何识别边缘:即颜色变化强度大的地方,即像素变化大的地方。 1.高斯滤波:高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下,什么是高斯噪声?高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰,让图像变得不清楚。 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。消除图像在数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:549888
    • 提供者:weixin_38722607
  1. OpenCV–图像平滑(均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波)

  2. OpenCV–图像平滑(均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波) 首先看以下图,图像平滑(模糊)只是滤波中的一种操作,并不是整个滤波部分。 一、均值滤波 函数: dst = cv.blur( src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]] ) src:输入图像; ksize: 卷积核大小; anchor: 锚点位置设置,默认为卷积核的中心位置; borderType: 边界填充方法。   均值滤波是一种线性滤波器,处理思路也很简单,就是将一个窗口区域中的像素
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:346112
    • 提供者:weixin_38499706
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