高斯滤波 单片机c语言

在单片机的C语言中实现高斯滤波可以通过以下步骤：

1. 定义高斯核：根据需要选择合适的高斯核大小和标准差。高斯核是一个二维矩阵，用于计算滤波器的权重。

2. 加载图像数据：将需要进行滤波的图像数据加载到单片机的内存中。

3. 遍历图像像素：对于每个像素，计算其周围像素的加权平均值，权重由高斯核决定。

4. 滤波计算：使用高斯核计算像素的加权平均值。可以使用多种方法，如卷积运算或逐像素计算。

5. 输出结果：将滤波后的结果保存到内存中或通过外设输出。

以下是一个简单的示例代码，用于在单片机上实现高斯滤波：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 定义高斯核大小和标准差
#define KERNEL_SIZE 3
#define SIGMA 1.0

// 高斯核
const float kernel[KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE] = {
    {0.0625, 0.125, 0.0625},
    {0.125, 0.25, 0.125},
    {0.0625, 0.125, 0.0625}
};

// 图像数据
const unsigned char image[8][8] = {
    { 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 },
    { 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85 },
    { 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 },
    { 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95 },
    { 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 },
    { 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95, 105 },
    { 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110 },
    { 45, 55, 65, 75, 85, 95, 105,115 }
};

// 高斯滤波函数
void gaussianFilter(const unsigned char input[][8], unsigned char output[][8])
{
    int i,,m,n;
    float sum;

    // 遍历图像像素
    for(i=0; i<8; i++) {
        for(j=0; j<8; j++) {
            sum = 0.0;
            
            // 计算加权平均值
            for(m=0; m<KERNEL_SIZE; m++) {
                for(n=0; n<KERNEL_SIZE; n++) {
                    // 边界处理
                    int x = i + m - KERNEL_SIZE/2;
                    int y = j + n - KERNEL_SIZE/2;
                    if (x < 0) x = 0;
                    if (x >= 8) x = 7;
                    if (y < 0) y = 0;
                    if (y >= 8) y = 7;
                    
                    sum += input[x][y] * kernel[m][n];
                }
            }
            
            // 保存滤波结果
            output[i][j] = (unsigned char)sum;
        }
    }
}

int main()
{
    unsigned char filteredImage[8][8];
    
    // 执行高斯滤波
    gaussianFilter(image, filteredImage);
    
    // 打印滤波结果
    int i,j;
    for(i=0; i<8; i++) {
        for(j=0; j<8; j++) {
            printf("%d ", filteredImage[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    
    return 0;
}

注意：上述代码只是一个简单的示例，并未考虑性能和边界处理等问题。实际应用中，可能需要对代码进行优化和改进。