schmid滤波函数matlab源码尺度空间斑点检测器 计算机视觉与图像处理 作业2 *标度空间斑点检测 指导老师：Kevin R. Keane TA：Radhakrishna Dasari，Yuhao Du，Niyazi Sorkunlu 截止日期：2017年10月18日 分配的目标是实现课堂上讨论的Laplacian Blob检测器。 算法概述 1.生成高斯滤波器的拉普拉斯算子。 2.建立一个拉普拉斯尺度空间，从一些初始尺度开始，进行n次迭代： （a）在当前比例尺上使用比例尺标准化的拉普拉斯算子过滤图像。 （b）将拉普拉斯响应的平方保存为当前尺度空间水平。 （c）将规模增加k倍。 3.在比例空间中执行非最大抑制。 4.以特征比例显示结果圆。 测试影像 在hw2.zip的数据目录中，有四个图像可以测试您的代码，并为以下示例提供输出图像： 供你参考。 不过请记住，根据您的阈值，您的输出可能看起来有所不同， 规模范围和其他实施细节。 除了提供的图像外，还运行您的代码 在您自己选择的至少四张图像上。 ∗为此任务分配给Svetlana Lazebnik。 1个 详细说明 不要忘记将图像转换为

高斯滤波器的图片。 图像处理

针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题，提出了一种改进的高斯—拉普拉斯算子的边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务，然而目前常用的几种梯度算子，包括已经提出的高斯—拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子作了改进，并与高斯滤波器相结合，应用高斯滤波器平滑图像，抑制噪声，再基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测。最后，在imagenet数据集中选取了10幅图像进行实验，将提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行比较。评估结果显示，提出的方法所获得的峰值信噪比（PSNR）高于对比算法，而均方误差（MSE）更小。实验结果表明，提出的方法在实际应用中能够有效提高噪声图像边缘检测的质量。

函数输入： - filter_size: 过滤器的大小- 西格玛：标准偏差函数输出： - 二维高斯滤波器矩阵在 3D 中绘制滤波器矩阵的示例： g1=Gaussian_filter(50,2); g2=Gaussian_filter(50,7); g3=Gaussian_filter(50,11); 图1）; subplot(1,3,1);surf(g1);title('filter size = 50, sigma = 2'); subplot(1,3,2);surf(g2);title('filter size = 50, sigma = 7'); subplot(1,3,3);surf(g3);title('filter size = 50, sigma = 11');

使用简单的高斯滤波器平滑时间序列的非 GUI 函数。 用法： zfilt = gaussfilt(t,z,sigma); 其中 t & z 定义时间序列（t 自变量，z 是数据向量），sigma 定义高斯滤波器的标准偏差（宽度）。

【信号处理】高斯滤波器matlab源码

高斯滤波器的原理和实现.docx

利用自适应高斯滤波器图像进行去噪，相比于传统的高斯滤波器，自适应高斯滤波器会获得更好的平滑效果。

要生成过滤器，代码应该写成 >>f=gaussian_filter(size_of_kernel,sigma);

ISO 16610-21 开放轮廓高斯滤波器该库包含根据 ISO 16610-21:2011 实现开放轮廓高斯卷积滤波器的函数。 该滤波器旨在用于将短波和长波分量轮廓与表面计量学中的主表面轮廓分离。 粗糙度参数可以从短波分量轮廓进行评估。 波纹度参数以及形状，位置和跳动偏差可通过长波分量剖面进行评估。 截止波长 lc 是主要轮廓分离的标准。 滤波器使用自己的函数进行开放轮廓和高斯权重函数的卷积。 有符合 ISO/TS 16610-28 的可用外推方法用于端部效应校正； 零填充和线性外推。 其他选项是端点值填充和轮廓末端连接。 滤波器功能的输入参数是主轮廓值线矢量P = [y1 y2…yn]和截止波长lc。 输出参数是过滤后的轮廓线向量 W=[y1 y2…yn]。 该库包含一个过程，用于演示使用附加的实际配置文件或基于输入参数生成的谐波正弦配置文件的滤波器应用程序。 其他库组件是标准化传输计