openCV学习笔记----高斯滤波基本概念及简单应用(一)

     高斯滤波是图像平滑的一种重要的方式,能有效地消除和抑制噪声,达到图像平滑的效果。同时,相比于平均模板而言,效果更加自然。更加自然的意思,实际上说相对于就是适当地降低平滑后的模糊程度。平均模板对四周像素的使用是一视同仁的,这样的话整幅图处理后看上去就会非常的模糊;然而高斯滤波打破了这样的局限,分配以不同的权重,随着距离中心距离的增大,权重将迅速减小,从而确保中心的像素点看起来更像是接近与它更近的像素点,这样图像的连续性得到了保证!

    那么问题来了,什么是高斯滤波?

    首先,它引入了数学中的高斯函数(正态分布函数)(对于平面图像来说,往往用到的是二维函数)
                                                (式1-1)
 

  高斯滤波的思路就是:对高斯函数进行离散化,以离散点上的高斯函数值为权值,对我们采集到的灰度矩阵的每个像素点做一定范围邻域内的加权平均,即可

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