Question

我必须在不使用imfilter和fspecial函数的情况下对图像应用高斯滤镜。我写了这样的代码，但它不起作用：

I=imread('IMG.tif'); 

[row,col]=size(I); 
k=input('k girin'); 
s=input('sigma girin'); 
for i=1:row 
    for j=1:col 
        h(i,j)=(1/2*pi*s^2)*exp(-((i-k-1)^2 + (j-k-1)^2)/2*s^2); 
    end
end

我不知道如何在没有这些功能的情况下应用高斯滤波器。你能帮我么？感谢。

Answer 1

代替imfilter，有几种选择。

您可以使用filter2或xcorr2。它基本上做同样的事情，除了边界（零填充是唯一的规则）。函数conv2是相同的，对称内核（事实上filter2调用conv2）。因此，您只需要在边界上扩展图像，根据规则填充边界，过滤图像，然后从结果图像中删除边界。

至于fspecial，这个有用的功能设计了预定义的过滤器。在doc中，编写了这些过滤器的公式，因此实现起来非常简单。您还可以查看this post代码示例。

编辑：这是一个代码，用于生成大小为[2*N1+1,2*N2+1]且标准偏差（沿着x和y）[s1,s2]的高斯滤波器：

h = exp(-(-N1:N1).^2/(2*s1^2)).'*exp(-(-N2:N2).^2/(2*s2^2));
h = h/sum(h(:));

Answer 2

看起来像

行

h(i,j)=(1/2*pi*s^2)*exp(-((i-k-1)^2 + (j-k-1)^2)/2*s^2);

只需生成高斯滤波器的元素，但不会将其乘以相应的图像像素。从本质上讲，问题在于你根本就没有在这里进行卷积。

更好的方法是首先创建给定大小和sigma的过滤器。使用imshow显示过滤器，以确保其正确。然后编写代码进行卷积。提示：在图像上的两个嵌套循环内，过滤器上应该有两个嵌套循环。

编辑：如果你要做的就是创建过滤器，那么你还有其他一些问题。首先，您应该使用zeros函数预分配过滤器。其次，您的过滤器不应该是图像的大小。它应该是小的，如5x5或9x9。在您的代码中，循环遍历图像中的所有像素，这将使过滤器与图像的大小相同。

Answer 3

最简单的方法是使用fourier convolution theorem在傅立叶域中。该定理简单地说明空间域中的卷积是傅里叶域中的乘法。由于高斯的傅立叶变换是高斯变换，这使问题更容易。不需要循环。像这样的东西会起作用：

sigma = input('Input a standard deviation in the fourier domain: ');
im=imread('peppers.png');
[rows,cols,bands]=size(im);
%make the meshgrid of coordinates
x=1:cols;y=1:rows;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
%compute the filter in the fourier domain,
%centered top right so we dont need to shift
filter = mvnpdf([X(:) Y(:)],[0 0]',sigma.*eye(2));
filter = reshape(filter,[rows,cols]);
%convolution theorem
im_fft = fft2(im);
im_filt = ifft(im_fft.*repmat(filter,[1,1,bands]));
%display
figure;subplot(1,2,1);imagesc(im);title('Original image');
subplot(1,2,2);imagesc(im_filt);title('Filtered Image');

MATLAB如何应用高斯滤波器而不使用imfilter和fspecial函数

3 个答案: