高斯滤波

两个问题

1. 图像为什么要滤波？

• 消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声
• 提取图片对象的特征作为图像识别的特征模式

1. 滤波器该如何去理解?

答：滤波器可以想象成一个包含加权系数的窗口或者说一个镜片，当使用滤波器去平滑处理图像的时候，就是把通过这个窗口或者镜片去看这个图像。

高斯噪声

噪声在图像当中常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。
高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。除常用抑制噪声的方法外，对高斯噪声的抑制方法常常采用数理统计方法。

高斯函数

高斯核

高斯滤波的重要两步就是先找到高斯模板然后再进行卷积
举个栗子：
假定中心点的坐标是（0,0），那么取距离它最近的8个点坐标，为了计算，需要设定σ的值。假定σ=1.5，则模糊半径为1的高斯模板就算如下

这个时候我们我们还要确保这九个点加起来为1（这个是高斯模板的特性），这9个点的权重总和等于0.4787147，因此上面9个值还要分别除以0.4787147，得到最终的高斯模板。

高斯滤波步骤

（1）移动相关核的中心元素，使它位于输入图像待处理像素的正上方 （2）将输入图像的像素值作为权重，乘以相关核 （3）将上面各步得到的结果相加做为输出 简单来说就是根据高斯分布得到高斯模板然后做卷积相加的一个过程。

最后我们就获得了高斯模糊的图像啦~