matlab高斯滤波自定义函数怎么做

matlab中有自带的高斯滤波函数h

=

fspecial('gaussian',

hsize,

sigma)，其中hsize是滤波器尺寸，sigma是标准差。

若要自己实现的话：

function

h

=

gau_fil(

hsize,

sigma)

siz

=

(hsize-1)/2

[x,y]

=

meshgrid(-siz(2):siz(2),-siz(1):siz(1))

arg

=

-(x.*x

+

y.*y)/(2*sigma*sigma)

h

=

exp(arg)

h(h<eps*max(h(:)))

=

0

sumh

=

sum(h(:))

if

sumh

~=

0,

h

=

h/sumh

end

end

调用时在command

window输入：（例如大小为3*3，标准差1）

gau_fil([3

3],

1)

得到结果：

ans

=

0.0751

0.1238

0.0751

0.1238

0.2042

0.1238

0.0751

0.1238

0.0751

望采纳，谢谢！

可以的。

int*** SmoothImage(int ***XImage ,int width, int height, int channel)

{

double sigma = 1.85//(n/2 -1)*0.3 +0.8 { n = 9 ,no. of elements}

double conv[3][3]

double hg = 0

//Convolution kernel

for(i=0i<3i++)

{

for(j=0j<3j++)

{

int u=i-1//subtract from centre element index in 3*3 (1,1)

int v=j-1

conv[i][j] =exp ( - ((u*u) + (v*v)) / (2*sigma*sigma) )

hg += conv[i][j]

}

}

for(int i=0i<3i++)

{

for(int j=0j<3j++)

{

conv[i][j] = conv[i][j] / hg

}

}

int*** sXImage = 0

sXImage = CreateImageMatrix( sXImage , width , height , channel )// allocating a 3d array

//Assigning weights

for(int i =0i <height i++)

{

for(int j =0j <width j++)

{

for(int k =0k <3 k++)

{

double val = 0

double valw =0

if(j-1 >0 &&i-1 >0)

{

val += conv[0][0] * XImage[i-1][j-1][k]

valw += conv[0][0]

}

if(i-1 >0 )

{

val += conv[0][1] * XImage[i-1][j][k]

valw += conv[0][1]

}

if(i-1 >0 &&j+1 <width)

{

val += conv[0][2] * XImage[i-1][j+1][k]

valw += conv[0][2]

}

if(j-1 >0 )

{

val += conv[1][0] * XImage[i][j-1][k]

valw += conv[1][0]

}

val += conv[1][1] * XImage[i][j][k]

valw += conv[1][1]

if(j+1 <width)

{

val += conv[1][2] * XImage[i][j+1][k]

valw += conv[1][2]

}

if(j-1 >0 &&i+1 <height)

{

val += conv[2][0] * XImage[i+1][j-1][k]

valw += conv[2][0]

}

if(i+1 <height)

{

val += conv[2][1] * XImage[i+1][j][k]

valw += conv[2][1]

}

if(j+1 <width &&i+1 <height)

{

val += conv[2][2] * XImage[i+1][j+1][k]

valw += conv[2][2]

}

sXImage[i][j][k] = val / valw

}

}

}

return( sXImage)

}

高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为：

g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)

其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。

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