高斯低通滤波原理(图像处理)

一般来说,噪声都是由高频成分组成的,所以用低通滤波器对图像进行卷积处理,就可以有效地滤除噪声。

高斯函数就是一个这样的低通滤波器,它属于线性滤波。

高斯函数的主要特征:它的傅里叶变换函数仍然是高斯函数。

所以应用快速傅里叶变换可以把空间域内的卷积运算变换为频率域内的乘积运算,这样对于半径很大的高斯核来说,大大降低了运算时间。

在图像处理中,需要的二维高斯函数:
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来源:《C#数字图像处理算法典型案例》 赵春江 人民邮电出版社

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