本资源是基于matlab的高斯滤波器仿真，分析了高斯脉冲成形滤波器对矩形脉冲输入信号的影响。矩形脉冲通过高斯脉冲成形滤波器后变成了高斯脉冲，有效的改变矩形突变的上升沿和下降沿。

原信号为正弦信号，叠加高斯白噪声后，分别采用上述三种时域滤波方式对噪声进行滤除，可修改各滤波器的窗口大小。

用高斯滤波、均值滤波、中值滤波，双边滤波滤波进行去噪处理，这四种滤波是在添加高斯噪声的基础上，分别得到信噪比，通过对比信噪比值，最终得到那种方式处理效果最好。并且源码可以在不同的卷积核滤波器大小、添加不同浓度的高斯噪声、不同的滤波去噪方式等条件下，进行滤波处理，得到处理后的图像。

自己写的C#小程序实现图像模糊处理：1、高斯滤波；2、频域低通滤波法；3、中值滤波法；4、均值滤波；图像锐化处理：拉普拉斯锐化；图像增强：伪彩色增强

研究了一种基于高斯约束滤波器的图像细节增强算法，通过高斯约束滤波器将原始红外图像分解为基图和细节图，并采用γ变换分别对其压缩，然后将两部分图像重新合成，从而在保留图像细节的同时有效地使红外场景得到高动态灰度显示。分析了传统非锐化掩模图像增强算法光晕现象产生的原因及新处理方法对光晕现象的抑制过程，通过对多幅不同场景特征的红外图像测试比较，表明算法处理效果明显。

提出适用于高密度人群的自适应高斯核，用于对图像进行预处理操作，可以自适应地对图像进行去噪处理，相比于传统的高斯滤波器获得更好的平滑效果。

借鉴他人的资源进行集合和整理了一下，高斯滤波分为一维高斯滤波和二维高斯滤波，并且和OPENCV的高斯滤波的时间进行对比了一下，比OPENCV的要慢很多

用QT（不使用任何第三方库）编程实现ImageProcessing菜单下面的所有功能。 (1) Open BMP file 打开一个BMP文件，并在窗口中显示出来。 (2) Save to new BMP file 将当前视图保存为一个新的BMP文件（先弹出一个对话框，输入一个BMP文件名）。 (3) Display file header 按如下的格式显示文件头信息： (4) Get pixel value 取某个位置像素的颜色值，并显示出来。 (5) Set pixel value 设置某个位置像素的颜色值，并显示出来。 功能(4)和(5)所需的参数从对话框中获取。 前面5个功能对灰度图像和彩色图像都适用，后面的功能仅要求针对灰度图像。 (6) Image interpolation 图像缩放：x和y方向的缩放因子、插值算法选择（最邻近和双线性），从对话框中获取。需要将图像缩放的结果显示出来。 (7) Median filtering 实现3x3的中值滤波，并将结果显示出来。 (8) Gaussian smoothing 从对话框中获取高斯函数的均方差，对图像做高斯平滑，并将结果显示出来。

使用高斯滤波实现的简单usm锐化，matlab代码

基于CSDN GMSK代码的修正版本，具体包括GMSK调制和解调