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高斯平滑是一种常用的图像滤波技术,主要用于消除图像中的噪声并保留边缘信息。在MATLAB中,可以通过内置函数或自定义卷积核实现这一功能。
### 核心逻辑 高斯平滑的关键在于生成一个二维高斯核,并将其与原始图像进行卷积运算。高斯核的权重由标准差参数(σ)决定,σ越大,平滑效果越明显。MATLAB提供了`fspecial`函数来生成高斯滤波器,再结合`imfilter`进行卷积操作。
### 参数调试 滤波器大小:通常选择奇数尺寸(如3×3、5×5),确保核有中心点。 标准差σ:σ越小,权重越集中,平滑效果弱;σ越大,覆盖范围广,图像更模糊。
### 扩展思路 可结合多尺度高斯平滑实现图像金字塔,用于特征提取。 针对实时性要求高的场景,可通过分离卷积(先水平后垂直)优化计算效率。
调试时建议通过滑动条交互调整σ值,直观观察平滑效果变化。