Question

MATLAB中的'高斯'滤波器是否用高斯内核卷积图像？另外，你如何选择参数hsize（过滤器的大小）和sigma？你的基础是什么？

Answer 1

首先使用fspecial创建过滤器，然后使用imfilter将图像与过滤器进行卷积（对于多维图像，如示例所示）。

您在sigma中指定了hsize和fspecial。

代码：

%%# Read an image
I = imread('peppers.png');
%# Create the gaussian filter with hsize = [5 5] and sigma = 2
G = fspecial('gaussian',[5 5],2);
%# Filter it
Ig = imfilter(I,G,'same');
%# Display
imshow(Ig)

Answer 2

@Jacob已经向您展示了如何在Matlab中使用高斯滤波器，所以我不再重复了。

我会选择滤波器大小在每个方向上约为3 * sigma（舍入到奇数）。因此，滤波器在边缘衰减到接近零，并且您不会在滤波后的图像中出现不连续性。

西格玛的选择很大程度上取决于你想做什么。高斯平滑是低通滤波，这意味着它抑制了高频细节（噪声，但也抑制了边缘），同时保留了图像的低频部分（即那些变化不大的部分）。换句话说，滤镜会模糊小于滤镜的所有内容。

如果您希望抑制图像中的噪声以增强对小特征的检测，例如，我建议选择使高斯仅略小于特征的sigma。

Answer 3

在MATLAB R2015a或更新版本中，不再需要（或从性能角度来看）使用fspecial后跟imfilter，因为有一个名为imgaussfilt的新函数执行这个操作一步到位，效率更高。

基本语法：

B = imgaussfilt(A,sigma)使用由A指定的标准偏差的二维高斯平滑内核过滤图像sigma。

自动选择给定高斯标准差（sigam）的滤波器大小，但也可以手动指定：

B = imgaussfilt(A,sigma,'FilterSize',[3 3]);

默认值为2*ceil(2*sigma)+1。

imgaussfilter的其他功能是能够在gpuArray上操作，在频域或空间域中进行过滤，以及高级图像填充选项。它看起来很像IPP ......嗯。另外，还有一个名为imgaussfilt3的3D版本。

MATLAB中的高斯滤波器

3 个答案:

代码：