高斯滤波的源代码

资 源 简 介

高斯滤波的源代码

详 情 说 明

高斯滤波是图像处理中常用的降噪算法，其核心原理是通过高斯函数的权重分布对图像进行加权平均处理。算法执行时会定义一个奇数尺寸的卷积核（如3×3或5×5），核内每个位置的权重值由二维高斯函数计算得出，离中心越远的像素权重越小。

在实现过程中，首先需要根据标准差σ生成高斯核，σ值决定了滤波器的平滑强度。接着将核矩阵归一化，保证权重总和为1以避免亮度偏移。最后通过卷积操作，让核窗口遍历图像的每个像素，用周边像素的加权平均值替代原始值。这种处理能有效抑制高频噪声，同时保留图像边缘信息，是计算机视觉预处理中的基础操作。

与均值滤波相比，高斯滤波因考虑了像素空间距离的权重分配，在平滑效果和边缘保持上表现更优。实际应用时需注意参数选择——过大的σ值会导致图像过度模糊，而过小的σ值则降噪效果不足。