gaussianfilter原理及C++实现✨
在图像处理领域，高斯滤波是一种经典的平滑算法，常用于减少噪声和模糊细节。它基于高斯函数分布，通过加权平均像素值来实现平滑效果。核心思想是给定一个二维高斯核，每个像素点的权重由其与中心点的距离决定。距离越远，权重越小。这种方法能有效保留边缘信息，避免传统均值滤波带来的过度模糊问题。
实现高斯滤波时，首先需要定义高斯核大小和标准差σ。接着计算核中每个元素的权重并归一化，最后对图像进行卷积操作即可完成滤波。代码实现上，可以使用嵌套循环遍历像素，并结合数组存储核矩阵。
以下是简化版C++伪代码：
```cpp
for(int i=0;i for(int j=0;j // 计算加权和 pixel_new = 0; for(int x=-radius;x<=radius;x++) { for(int y=-radius;y<=radius;y++) { pixel_new += src[i+x][j+y] kernel[x+radius][y+radius]; } } dst[i][j] = pixel_new; } } ``` 高斯滤波简单高效，广泛应用于计算机视觉任务中。💡 免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
