高斯平滑滤波的C++实现
最后更新于：2022-04-01 23:03:05
以另外一个滤波器而言----均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的“平均”滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权（通常我们认为距离要代替的点像素的作用大一些）的“平均”滤波器. 那么这些权重如何分布呢? 我们先来看几个经典的模板例子:
尝试了使用这些滤波器对我们原来的图进行操作, 得到了这样的一组结果:
原图:
3x3 高斯滤波处理后:
5x5 高斯处理后:
单纯从效果来看, 两个模板都起到了平滑的作用, 只是程度有深浅的区分. 那么从理论上来说为什么能起到平滑的作用呢? 很显然, 像素的颜色不仅由自身决定了, 同时有其周围的像素加权决定, 客观上减小了和周围像素的差异.同时这些权重的设定满足了越近权重越大的规律. 从理论来讲, 这些权重的分布满足了著名的所谓高斯分布:
这就是1维的计算公式：
这就是2维的计算公式：
x, y表示的就是当前点到对应点的距离, 而那些具体的模板就是由这里公式中的一些特例计算而来. 需要说明的是不只有这么一些特例, 从wikipedia可以方便地找到那些复杂的模板比如像:
### Sample Gaussian matrix
This is a sample matrix, produced by sampling the Gaussian filter kernel (with σ = 0.84089642) at the midpoints of each pixel and then normalising. Note that the center element (at [4, 4]) has the largest value, decreasing symmetrically as distance from the center increases.
| 0.00000067 | 0.00002292 | **0.00019117** | 0.00038771 | **0.00019117** | 0.00002292 | 0.00000067 |
|-----|-----|-----|-----|-----|-----|-----|
| 0.00002292 | 0.00078633 | 0.00655965 | 0.01330373 | 0.00655965 | 0.00078633 | 0.00002292 |
| **0.00019117** | 0.00655965 | 0.05472157 | 0.11098164 | 0.05472157 | 0.00655965 | **0.00019117** |
| 0.00038771 | 0.01330373 | 0.11098164 | **0.22508352** | 0.11098164 | 0.01330373 | 0.00038771 |
| **0.00019117** | 0.00655965 | 0.05472157 | 0.11098164 | 0.05472157 | 0.00655965 | **0.00019117** |
| 0.00002292 | 0.00078633 | 0.00655965 | 0.01330373 | 0.00655965 | 0.00078633 | 0.00002292 |
| 0.00000067 | 0.00002292 | **0.00019117** | 0.00038771 | **0.00019117** | 0.00002292 | 0.00000067 |
是不是看到就头大了？不过没关系, 对于一般的应用来说, 前面的例子已经可以完成任务了. 代码的话我们还是给一份5x5的example:
~~~
void gaussianFilter2 (unsigned char* corrupted, unsigned char* smooth, int width, int height)
{
int templates[25] = { 1, 4, 7, 4, 1,
4, 16, 26, 16, 4,
7, 26, 41, 26, 7,
4, 16, 26, 16, 4,
1, 4, 7, 4, 1 }; //滤波器模板
memcpy ( smooth, corrupted, width*height*sizeof(unsigned char) ); //复制像素
for (int j=2;j 255)
sum = 255;
smooth [ j*width+i ] = sum;
}
}
}
~~~
参考资源：
【1】http://blog.csdn.net/hhygcy/article/details/4329056
';