case 'gaussian' gausskernel = CalKernel(app,app.kernelwidth,app.kernelheight,... app.sigma,'gaussian'); app.figurefilter = uint8(conv2(app.figurenoise,gausskernel,'same')); imshow(app.figurefilter, [], "parent", app.UIAxes_5); title(app.UIAxes_5, '高斯滤波'); imshow(gausskernel,[],"parent", app.UIAxes_6); title(app.UIAxes_6, '高斯滤波卷积核');
时间: 2024-04-01 08:35:11 浏览: 20
这是一个 MATLAB 的 case 语句,当选择的滤波器为“gaussian”时,会执行以下操作:
1. 调用函数 CalKernel 计算出一个高斯滤波器的卷积核,卷积核的大小由变量 app.kernelwidth 和 app.kernelheight 决定,卷积核的标准差为 app.sigma。
2. 对添加了椒盐噪声的图像 app.figurenoise 进行卷积,卷积核为上一步计算得到的高斯滤波器,使用 conv2 函数进行卷积,卷积后的图像转换为 uint8 类型。
3. 在 UI 界面上显示经过高斯滤波后的图像和卷积核。
4. 在 UI 界面上显示卷积核的图像。
其中,imshow 函数用于在 UI 界面上显示图像,app.UIAxes_5 和 app.UIAxes_6 是 MATLAB 的图像显示控件。
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gaussian = torch.distributions.normal.Normal(mu_de, sigma_de) pred = gaussian.sample()
这段代码使用 PyTorch 中的 `distributions` 模块创建了一个正态分布(高斯分布)对象 `gaussian`,其中 `mu_de` 和 `sigma_de` 分别是该分布的均值和标准差。接着,调用 `sample()` 方法从该分布中采样一个数据点,并将其赋值给 `pred` 变量。这个过程可以用来生成服从该正态分布的随机数。
Approximate using Gaussian quadrature with n = 1.
To approximate using Gaussian quadrature with n = 1, we need to find the roots and weights of the corresponding Legendre polynomial. Since n = 1, we have the Legendre polynomial P1(x) = x. Its roots are simply x = ±1, and its weights are given by:
w1 = 2/2! = 1
Therefore, the Gaussian quadrature approximation of a function f(x) over the interval [-1, 1] is given by:
∫[-1,1] f(x) dx ≈ f(-1)w1 + f(1)w1 = f(-1) + f(1)
This is known as the midpoint rule, which approximates the integral of a function by evaluating it at the midpoint of the interval and multiplying by the width of the interval.