简述高斯滤波原理及代码实现（基于Arduino）

高斯滤波是一种常见的图像处理技术，用于平滑图像并减少噪声，其原理是利用高斯函数对图像进行卷积。在Arduino上实现高斯滤波可以使用C语言编写代码。

以下是基于Arduino的高斯滤波代码实现：

#define KERNEL_SIZE 5
int kernel[KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE] = {
  {1, 4, 7, 4, 1},
  {4, 16, 26, 16, 4},
  {7, 26, 41, 26, 7},
  {4, 16, 26, 16, 4},
  {1, 4, 7, 4, 1}
};

void gaussian_filter(int *input, int *output, int width, int height) {
  int x, y, i, j, k, sum, index;
  int offset = KERNEL_SIZE / 2;

  for (y = 0; y < height; y++) {
    for (x = 0; x < width; x++) {
      sum = 0;
      index = y * width + x;

      for (j = -offset; j <= offset; j++) {
        for (i = -offset; i <= offset; i++) {
          if (x + i >= 0 && x + i < width && y + j >= 0 && y + j < height) {
            sum += input[(y + j) * width + (x + i)] * kernel[offset + j][offset + i];
          }
        }
      }

      output[index] = sum / 273;
    }
  }
}

在代码中，`KERNEL_SIZE` 定义了高斯卷积核的大小。`kernel` 数组则存储了高斯卷积核的权重。

高斯卷积核的大小应该是奇数，并且中心点的权重最大。在代码中，卷积核的中心点权重为 41，其余点的权重根据高斯函数计算得出。

函数 `gaussian_filter` 对输入图像进行高斯滤波处理，并将结果存储到输出数组中。在循环中，对于每个像素点，根据高斯卷积核计算其周围像素点的加权平均值，并将结果存储到输出数组中。

需要注意的是，在计算卷积核的加权平均值时，需要对超出图像边界的像素点进行特殊处理。在代码中，使用了简单的边界检测方法，对超出边界的像素点直接忽略不计。

使用该函数需要传入以下参数：

- `input`：指向输入图像数据的指针；
- `output`：指向输出图像数据的指针；
- `width`：输入图像的宽度；
- `height`：输入图像的高度。

例如，可以将摄像头采集到的图像数据作为输入，经过高斯滤波处理后显示在LCD屏幕上。