matlab自编高斯滤波函数

对于高斯滤波函数的自编实现，可以使用以下代码：

function output_image = gauss_filter(input_image, sigma)
    % 创建一个高斯滤波器
    filter_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1;
    filter = fspecial('gaussian', filter_size, sigma);
    
    % 对输入图像进行滤波
    output_image = imfilter(input_image, filter, 'conv', 'replicate');
end

上述代码定义了一个名为 `gauss_filter` 的函数，该函数接受两个参数：`input_image`（输入图像）和 `sigma`（高斯滤波的标准差）。函数内部首先创建一个高斯滤波器，然后使用 `imfilter` 函数对输入图像进行滤波操作，最后返回滤波后的图像。

请注意，代码中使用了 `fspecial` 函数创建高斯滤波器，并且使用了 `'replicate'` 参数来处理边界像素。

相关问题

matlab中高斯滤波的函数

在Matlab中，高斯滤波可以通过使用函数`imgaussfilt`来实现。该函数的语法为：

J = imgaussfilt(I, sigma)

其中，`I`表示输入图像，`sigma`表示高斯核的标准差。函数将使用默认的高斯核大小来进行滤波。如果需要使用自定义的高斯核大小，可以使用函数`imgaussfilt2`。

matlab高斯低通滤波函数模板

以下是 MATLAB 中高斯低通滤波函数的模板：

function output = gaussian_lpf(input, sigma)
% input: 输入图像
% sigma: 高斯核的标准差

% 计算高斯核大小
kernel_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1;

% 生成高斯核
kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);

% 对输入图像进行滤波
output = imfilter(input, kernel);

end

使用该函数，你可以将输入图像进行高斯低通滤波，其中 sigma 参数控制了高斯核的标准差，从而影响滤波效果。