高斯滤波

二维高斯函数

G(x,y)=\dfrac{1}{2\pi\sigma^2}\exp{\left( -\dfrac{x^2+y^2}{2\sigma^2}\right)}

高斯模板

高斯函数离散化并归一化。得到的是浮点值。下面是一个3X3的例子
\dfrac{1}{sum}\begin{array}{|c|c|c|} \hline G(-1,-1)&G(-1,0)&G(-1,1)\\ \hline G(0,-1)&G(0,0)&G(0,1)\\ \hline G(1,-1)&G(1,0)&G(1,1)\\ \hline \end{array}

C++代码

MyImage MyImage::Gauss(double sigma, int n) const
{  // 高斯模糊
    MyImage temp(cv::Mat(rows, cols, CV_8U, cv::Scalar(0)));
    double** gauss = new double*[n];  //高斯模板
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++)
        gauss[i] = new double[n];
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        int x = i - n / 2;
        for (int j = 0; j < n; j++)
        {
            int y = j - n / 2;
            gauss[i][j] = exp(-(pow(x, 2) + pow(y, 2)) / (2 * pow(sigma, 2)));  //因为要归一化,所以指数前的系数可以不计算
            sum += gauss[i][j];
        }
    }
    for (int i = 0; i < n; i++)  // 归一化
        for (int j = 0; j < n; j++)
            gauss[i][j] /= sum;
    for (int i = 0; i < rows; i++)
        for (int j = 0; j < cols; j++)
        {
            for (int m = 0; m < n; m++)
                for (int k = 0; k < n; k++)
                    temp.ptr(i)[j] += gauss[m][k] * ptr(i - n / 2 + m)[j - n / 2 + k];
        }
    return temp;
}
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