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传统图像处理/降噪与滤波
一个二维的高斯函数如下：
其中：
(x,y)为点坐标，在图像处理中可认为是整数;σ是标准差。
σ的意义：
σ越大，分布越分散，各部分比重差别不大，于是生成的模板各元素值差别不大，类似于平均模板；
σ越小，分布越集中，中间部分所占比重远远高于其他部分，反映到高斯模板上就是中心元素值远远大于其他元素值，于是自然而然就相当于中间值得点运算。
高斯核咋出来的？
将各个位置的坐标带入到高斯函数中，得到的值就是模板的系数。
对于窗口模板的大小为(2k+1)×(2k+1)，模板中各个元素值的计算公式如下：
这样计算出来的模板有两种形式：小数和整数。
整数形式的，则需要进行归一化处理，将模板左上角的值归一化为1。使用整数的模板时，需要在模板的前面加一个系数，系数为也就是模板系数和的倒数。小数形式的模板，就是直接计算得到的值，没有经过任何的处理;
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