简单的一维高斯滤波程序

移动中位数滤波和一维非局部均值滤波是常用的信号处理方法，分别用于去除噪声和提高信号质量。移动中位数滤波通过滑动窗口计算中位数来平滑数据，适用于处理椒盐噪声。一维非局部均值滤波利用图像或信号的全局信息，

针对椒盐和高斯混合噪声进行处理，采用自适应中值和修正的阿尔法等多种方法处理，代码比较简单，自带函数和测试图片，相对路径可直接运行。

图像高斯平滑滤波分析，通过举例，说明高斯平滑的效果

方框高斯均值滤波总集合，有程序，有图片，可以正常运行，openCV2.4.8

这是一个基于高斯滤波的去噪方法，经本人测试有效，欢迎下载

高斯滤波GaussianBlur()中参数详解: 高斯滤波是应用于图像处理,对图像进行滤波操作(平滑操作、过滤操作,去噪操作) 在python中的格式为: cv2.GaussianBlur( SRC,

主要为大家详细介绍了opencv实现轮廓高斯滤波平滑,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

高斯滤波 C语言代码.rar

功能：高斯滤波函数 采用C书写的；参数明显，可变 效果不错，可直接使用

c语言 高斯滤波 if(i+k < 0){i+k=abs(i+k)-1;} if(i+k > y_size2-1){i+k = 2*y_size2-i-k-1;} if(j+l < 0){j+l=ab