MATLAB图像处理：自定义高斯核平滑滤波与内置函数对比分析

资 源 简 介

本项目实现了自定义高斯核图像平滑滤波，支持调节标准差参数进行噪声消除，并与MATLAB内置imgaussfilt函数进行性能及效果对比，适用于图像去噪与滤波算法研究。

详 情 说 明

基于高斯核的图像平滑滤波实现与MATLAB内置函数对比分析

项目介绍

本项目实现了自定义高斯平滑滤波器，并与MATLAB内置的imgaussfilt函数进行对比分析。通过生成不同标准差参数的高斯核，对输入的灰度图像进行卷积滤波处理，有效消除图像噪声。项目重点比较了自定义实现与内置函数在处理效果、计算效率等方面的差异，并通过可视化展示和图像质量评价指标进行量化分析。

功能特性

• 高斯核生成：根据输入的标准差参数，按照高斯分布公式生成自定义高斯核
• 图像卷积滤波：实现完整的图像卷积运算，包含边界处理技术
• 内置函数对比：调用MATLAB内置函数进行相同参数的平行实验
• 质量评价：计算PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）指标量化分析差异
• 可视化展示：并排显示原始图像、自定义滤波结果和内置函数滤波结果

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为灰度图像矩阵（uint8类型，尺寸M×N）
2. 设置参数：指定高斯核标准差σ（默认1.0）和核尺寸（默认按3σ原则自动计算）
3. 运行主程序：执行主函数开始滤波处理和分析
4. 查看结果：程序将输出处理后的图像矩阵、可视化对比图和差异分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（用于内置函数调用和指标计算）
• 支持的数据格式：标准灰度图像文件（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件整合了完整的图像滤波处理流程，包含高斯核生成算法实现、图像卷积运算执行、内置函数调用控制、处理结果可视化展示以及图像质量评价指标计算等核心功能模块。该文件负责协调各功能组件的协同工作，确保从参数输入到结果输出的完整处理链路正确执行，并生成详细的对比分析报告。