高斯平滑图像降噪预处理
高斯平滑的原理挺有意思的，说白了就是用一个“越靠近中心越重要”的滤波器，把图像的噪声给柔化掉。权重分布跟数学里的高斯函数走向差不多，边远像素影响小，中间像素决定性强。你如果做图像，尤其是前期预，基本绕不开它。
图像前的高斯平滑，属于那种“虽然不显眼但关键”的步骤。它能帮你去掉杂乱的高频噪声，图像清爽了，后面的识别、边缘检测也顺畅多了。用Python、C++或者MATLAB都能搞，源码也不复杂，基本一个二维卷积搞定。
卷积核咋来的？其实就是把二维高斯函数在像素网格上做采样。你可以理解为一张有“中心权重高”的模板，拿这玩意在整张图上扫一遍，每个点都按邻居的加权平均算新值。噪声自然就淡了，还保留了不少细节。
你要注意的是，sigma大小影响挺大，sigma大就模糊得狠，噪声少但细节也跟着没了；小一点细节保住了，可噪声压不干净。建议你结合具体场景试试不同参数，看哪种效果最顺眼。
项目包里有源码也有测试图，跑一遍你就能看出区别。卷积公式如下：
I'(x, y) = ∑∑ I(x+i, y+j) * G(i, j)看起来复杂？其实逻辑蛮简单——就像用筛子筛掉杂质。实在不行，直接调用OpenCV的cv2.GaussianBlur也行，懒人首选。
如果你想试试不同平台的实现，我给你找了几个相关资源：像Android的、C++的、易语言的，甚至还有基于高斯贝叶斯分类器的图像，扩展性也蛮强的。
如果你最近正好在图像前的降噪、预之类的需求，建议把高斯平滑拿来试试，参数灵活、效果直观，用起来还不难。
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