📚图像处理基础(4):高斯滤波器详解✨

在图像处理的世界里，高斯滤波器如同一位温柔的魔法师，用其独特的平滑效果抚平了图像中的噪点和瑕疵。🌟高斯滤波器的核心在于使用一个二维高斯分布函数作为卷积核，通过加权平均的方式减少图像噪声，同时尽可能保留边缘信息。这就像给照片穿上一层柔光滤镜，既美观又不失真实感。

它的数学表达式为：

G(x, y) = (1 / (2πσ²)) e^(-(x² + y²) / (2σ²))

其中，σ决定了高斯函数的标准差，也直接影响了滤波器的效果范围。

与均值滤波相比，高斯滤波更注重局部区域的权重分配，越靠近中心的像素影响越大，这种特性使其在实际应用中更为高效。🎯无论是医学影像分析还是日常拍照修图，高斯滤波器都能发挥重要作用。快去试试吧！📸💫

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