matlab高斯滤波代码

以下是 MATLAB 中高斯滤波的代码：

% 读入原图像
img = imread('image.jpg');

% 定义高斯滤波器的大小和标准差
hsize = 5; % 滤波器大小
sigma = 2; % 标准差

% 建立高斯滤波器
h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);

% 对图像进行高斯滤波
img_filtered = imfilter(img, h);

% 显示原图像和滤波后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_filtered);
title('Filtered Image');

在代码中，我们首先读入原图像，然后定义了高斯滤波器的大小和标准差。接着，我们使用 `fspecial` 函数来建立高斯滤波器。最后，我们使用 `imfilter` 函数对图像进行高斯滤波，并将滤波后的图像显示出来。

相关问题

MATLAB高斯滤波的代码

以下是MATLAB高斯滤波的代码：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
img = im2double(img); % 将图像转换为double类型
sigma = 2; % 高斯滤波器的标准差
hsize = 5; % 高斯滤波器的大小
h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); % 生成高斯滤波器
img_filtered = imfilter(img, h); % 对图像进行高斯滤波
imshow(img_filtered); % 显示滤波后的图像

希望对你有所帮助！

matlab高斯滤波

高斯滤波是一种常用的图像平滑处理方法，用于去除噪声和图像中的细节信息。在MATLAB中，可以使用`imgaussfilt`函数进行高斯滤波。

具体用法如下：

B = imgaussfilt(A, sigma)

其中，A为待处理的图像，sigma为高斯核的标准差。通常情况下，sigma的值越大，平滑效果越明显，但同时也会丢失更多的细节信息。

例如，对一张名为`lena.png`的图像进行高斯滤波，可以使用以下代码：

A = imread('lena.png');
B = imgaussfilt(A, 2); % 使用标准差为2的高斯核进行滤波
imshow(B);

这样就可以在窗口中显示处理后的图像了。