機(jī)器視覺圖像預(yù)處理之線性濾波器-資料下載頁
2025-06-17 04:32本頁面
【正文】 的兩個(gè)髙斯函數(shù)的高斯函數(shù)的最佳逼近由二項(xiàng)式展開的系數(shù)決定：換句話說,用楊輝三角形（也稱Pascal三角形）的第n行作為髙斯濾波器的一個(gè)具有n個(gè)點(diǎn)的一維逼近，例如，五點(diǎn)通近為，二維髙斯濾波器能用兩個(gè)一維高斯濾波器逐次卷積來實(shí)現(xiàn)，一個(gè)沿水平方向，,這種運(yùn)算可以通過使用單個(gè)一維高斯模板，對兩次卷積之間的圖像和最后卷積的結(jié)果圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)置來完成。設(shè)計(jì)高斯濾波器的另一途徑是直接從離散高斯分布中計(jì)算模板權(quán)值[Kohl 1992]為了計(jì)算方便，，我們得到現(xiàn)在，用k乘余下的權(quán)值，有， 在進(jìn)行卷積的時(shí)候，象素點(diǎn)的輸出值必須用模板的權(quán)值來規(guī)范化，有其中，g[i，j].髙斯濾波器的采樣值或者高斯濾波器的二項(xiàng)式展開系數(shù)可以形成離散髙斯濾波器. 當(dāng)用離散高斯濾波器進(jìn)行卷積時(shí)， n n 離散高斯濾波器進(jìn)行平滑，接著再用m X m離散髙斯濾波器平滑的話，那么平滑結(jié)果就和用（n+m1)(n +m1)，在楊輝三角形中用第n行和第m行卷積形成了第n + m1行。
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