MATLAB高斯低通滤波器函数图像代码

以下是MATLAB高斯低通滤波器函数的代码，仅供参考：

function output = gaussian_lowpass_filter(input, sigma)

[rows, cols] = size(input);
[x, y] = meshgrid(1:cols, 1:rows);
center_x = floor(cols/2) + 1;
center_y = floor(rows/2) + 1;
gaussian_mask = exp(-((x-center_x).^2 + (y-center_y).^2)/(2*sigma^2));
output = real(ifft2(ifftshift(fftshift(fft2(input)).*gaussian_mask)));

end

关于笑话，这是我听过的一个：为什么熊猫喜欢睡觉？因为它们喜欢草地上的“枕头”！

相关问题

matlab 高斯低通滤波器代码

高斯低通滤波器是一种可以用来平滑图像的滤波器，通过去除图像中的高频噪声，保留图像的低频信息。下面是使用Matlab实现高斯低通滤波器的代码：

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 转换图像类型为double
double_image = im2double(gray_image);

% 定义滤波器参数
sigma = 2.0; % 高斯分布的标准差

% 创建高斯滤波器
filter_size = 5; % 滤波器大小
filter = fspecial('gaussian', filter_size, sigma);

% 对图像进行滤波
filtered_image = imfilter(double_image, filter, 'replicate');

% 显示滤波前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(double_image), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(filtered_image), title('滤波后图像');

以上代码首先读取图像，将图像转换为灰度图像，然后将图像类型转换为double类型。然后定义了滤波器的参数，包括高斯分布的标准差和滤波器的大小。接着使用fspecial函数创建一个高斯滤波器。最后使用imfilter函数对图像进行滤波，并将滤波前后的图像进行显示。

matlab 高斯低通滤波器

高斯低通滤波器是一种常用的滤波器，用于平滑图像并降低高频噪声。在Matlab中，可以使用函数`fspecial`来创建高斯滤波器。

首先，需要确定滤波器的大小和标准差。滤波器大小决定了滤波器的窗口大小，标准差决定了滤波器的平滑程度。例如，以下代码创建一个大小为[5,5]，标准差为1.5的高斯滤波器：

h = fspecial('gaussian', [5, 5], 1.5);

然后，可以使用函数`imfilter`来应用滤波器到图像上。例如，以下代码将滤波器`h`应用到名为`image`的图像上：

filtered_image = imfilter(image, h);

`filtered_image`即为应用了高斯滤波器后的图像。

需要注意的是，`fspecial`函数和`imfilter`函数需要Image Processing Toolbox支持。如果没有安装该工具箱，可以考虑使用其他方法来实现高斯低通滤波器，比如使用卷积操作或者自定义滤波器。