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实验图像滤波钟凡实验高斯滤波实现图像的高斯滤波通过调整高斯函数的标准差来控制平滑程度滤波窗口大小取为表示取整利用二维高斯函数的行列可分离性进行加速先对每行进行一维高斯滤波再对结果的每列进行同样的一维高斯滤波高斯滤波空间滤波图像卷积高斯滤波以高斯函数为卷积核的图像卷积二维高斯函数卷积核注意归一化实验快速均值滤波实现图像的均值滤波滤波窗口大小通过参数来指定采用积分图进行加速实现与滤波窗口大小无关的效率积分图图像的积分图是与其大小相同的图像的每一像素存贮的是左上角所有像素的颜色值之和积分图可增量计算只
实验2：图像滤波 钟 凡 zhongfan@sdu.edu.cn 实验2.1：高斯滤波 实现图像的高斯滤波： 通过调整高斯函数的标准差(sigma)来控制平滑程度； 滤波窗口大小取为[6*sigma-1]/2*2+1，[.]表示取整； 利用二维高斯函数的行列可分离性进行加速； 先对每行进行一维高斯滤波，再对结果的每列进行同样的一维高斯滤波； void Gaussian(const MyImage input, MyImage output, double sigma); 高斯滤波 空间滤波=图像卷积 高斯滤波=以高斯函数为卷积核的图像卷积 二维高斯函数 5*5卷积核（注意归一化!） 实验2.2 快速均值滤波 实现图像的均值滤波 滤波窗口大小通过参数来指定： 采用积分图进行加速，实现与滤波窗口大小无关的效率； void MeanFilter(const MyImage input, MyImage output, int window_size); 积分图 图像I的积分图S是与其大小相同的图像，S的每一像素S(u,v)存贮的是I(u,v)左上角所有像素的颜色值之和。 积分图可增量计算，只需对原图进行一遍扫描： 基于积分图的快速均值滤波 设滤波窗口大小为2w+1，滤波结果为图像O，则： Z=(2w+1)*(2w+1)为像素个数； 中括号内即为滤波窗口覆盖的像素颜色值之和； ？？
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