高斯滤波的算法原理

【高斯滤波的算法原理】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 。