高斯图像滤波原理及其编程离散化实现方法，详细解释滤波原理，边缘处理，另附有程序代码

该代码，调用opencv接口，将图像载入并输出，同时调用高斯滤波函数实现图像的高斯滤波，此处的高斯滤波并非直接调用的opencv库函数，而是根据原理一步步写出来的。

Canny边缘检测： 计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。 1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。    1.2高斯滤波核计算 二维高斯分布： 假定中心点的坐标是（0

基于CUDA的高速并行高斯滤波算法 快速高效地实现高斯滤波

【信号处理】高斯滤波器matlab源码

对图像进行高斯滤波，分别采用5*5经典模板，一维高斯滤波，二维高斯滤波

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3X3高斯滤波，高斯模糊，及简单的应用程序实现。完整程序，。。。。。。。

添加高斯噪声，并用高斯滤波、均值滤波、中值滤波、双边滤波四种滤波去噪方式，并且分别得到这四种滤波后的信噪比值，通过比较信噪比值，得到最佳的滤波去噪处理方式。添加噪声的浓度可以改变，并且也可以改变卷积核滤波器大小，通过控制条件进行对比得到最佳实验结果。