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。💡

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