高斯模糊matlab

高斯模糊是一种常用的图像处理方法，通过使用高斯函数生成一个权重矩阵，将该矩阵与原图像进行卷积操作，从而实现图像的模糊效果。在Matlab中，可以使用以下代码实现高斯模糊：

img_origin=imread('C:\Users\izhxxx\Desktop\论文\canny\lena.png');%读取图片文件
img_gray=rgb2gray(img_origin);%灰度化
Sigma=1.5;%σ为高斯模糊半径，半径越大模糊程度越大

for x = 1: 3 % 垂直方向
    for y = 1:3 % 水平方向
        WeightMatrix(x, y)=exp(-((x-1)^2+(y-1)^2)/(2*Sigma^2))/(2*pi*Sigma^2);
    end
end

WeightMatrix=WeightMatrix./sum(sum(WeightMatrix)); %使该3*3矩阵之和等于1
[row, col] = size( img_gray );

for i = 1: row % 垂直方向
    for j = 1:col % 水平方向
        if i==1 || j==1 || i==row || j==col
            img_undist(i, j)=img_gray(i, j);%边缘未处理
        else
            miniMatrix=single(img_gray(i-1:i+1, j-1:j+1));
            img_undist(i, j)=sum(sum( miniMatrix.*WeightMatrix ));%高斯模糊
        end
    end
end

figure(1);
subplot(121); imshow(img_gray);%显示灰度图
subplot(122); imshow(img_undist);%显示灰度模糊图

该代码首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，设定高斯模糊半径，生成一个权重矩阵WeightMatrix，使其满足高斯分布的特性，并通过除以矩阵元素之和使其之和等于1。然后，遍历原图像的所有像素，对于边缘像素不进行处理，其他像素则取其周围3*3范围内的像素灰度值与权重矩阵对应元素相乘并求和，得到模糊后的像素值。最后，使用imshow函数分别显示原图和模糊后的图像。