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在Matlab使用高斯滤波器 本文首先使用Matlab展示示例，我要做的是在Matlab中演示过滤中的代码和效果。 基本上，Matlab构建过滤器和应用过滤器是非常常见，甚至琐碎的。 Matlab，我们要做的是定义两件事： 第一：我们将定义内核的大小；（请记住，这就是我们之前谈论的内容） >> hsize = 31;在这个例子它将是31乘31。注意是核大小为奇数，注意我才可以把中心像素画下来。 第尔：我们将定义sigma的大小； 我要让sigma为5。 Matlab有一个非常棒的小函数fspecial。
>> sigma = 5;
>> h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
在fspecial中，您可以为其指定参数，其中一个是您想要的过滤器类型。我们选择"gaussian"。 您还必须给它hsize和sigma，才能完成这个函数的操作。 您也可以给它矩形尺寸和多个sigma。完成后，它将为您构建这些过滤器。 事实上，Matlab有一个叫做冲浪的美丽小功能。 >> surf(h);对，如果你用正确的颜色图画出来，它会把你画成一个曲面，你会看到这个： ![]()
您还可以将其显示为俯瞰的图像， >> imagesc(h); 运行代码后效果如图： ![]()
但更重要的是，你可以取你的图像，这是我们这里熊猫的图像： ![]()
我可以用这个h对它进行过滤：
>> outim = imfiler(im, h);
>> imshow(outim);
这是我们刚建立的过滤器，然后我可以展示它。那会是什么样子？ ![]()
这将是一只模糊的熊猫。 此代码是构建过滤器并将其应用于Matlab中的图像所需的全部代码。 这很容易。 同样，根据sigma的大小，我们得到不同的平滑量。 所以这里我们使用三个不同的sigma：1，3和10。代码如下：
>> for sigma = 1:3:10
h = fspecial('gaussian', fsize, sigma);
out = imfiler(im, h);
imshow(out);
pause;
end
我们使用不同大小的sigmas建立我们的高斯，我们过滤并显示它们，结果如图： ![]()
如你所看，我们得到了不会模糊，一般模糊，很模糊的三个不同效果。（注意模糊是由sigma大小决定，而不是内核大小） 这就是在Matlab中构建这些过滤器所需的全部内容。
在Octave高斯滤波器去除噪音我们谈一下使用滤波器去除噪声，让我们看看它是如何运作的。 让我们加载一个完美的图像。
>> img = imread('saturn.png');
>> imshow(img);
代码运行结果如下： ![]()
然后通过添加一些噪音来破坏它。
>> noise = randn(size(img)) .* 25;
>> noise_img = img + noise;
>> imshow(noise_img);
代码运行结果如下： ![]()
我应该为这个sigma命名以避免以后混淆。
>> noise_sigma = 25;
>> noise = randn(size(img)) .* noise_sigma;
>> noise_img = img + noise;
>> imshow(noise_img);
最后，我们知道如何创建高斯滤波器。我们定义一个内核大小和一个sigma。
>> filter_size = 11;
>> filter_sigma = 2;
接着我们可以使用图像包中的fspecial函数。所以首先加载包，然后创建过滤器。
>> pkg load image;
>> filter = fspecial('gaussian', filter_size, filter_sigma);
现在，我们可以应用此过滤器来消除噪音。
>> smoothed = imfilter(niose_img, filter);
>> imshow(smoothed);
注意imfilter中参数的顺序：首先是图像，然后是过滤器。 代码运行后： ![]()
请注意滤镜是如何平滑的，或者更确切地说是模糊了图像。 像噪音一样的细微颗粒现在被弄模糊了。但是过滤器也对原始图像产生了很大影响。 因此，去除噪音并不神奇。你不可能完全回到最初的状态。 在视觉上，它可能看起来不太令人印象深刻，但是考虑到噪声图像与平滑图像相比，图像处理程序的进一步表现非常不同。 继续，自己运行此代码，你尝试不同的参数来生成噪音和平滑。
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