MATLAB图像处理：43：用高斯平滑滤波器处理图像

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MATLAB图像处理：高斯平滑滤波器应用实例

高斯平滑滤波器在MATLAB中被广泛应用以减少图像噪声，imgaussfilt函数是实现这一功能的关键工具。首先，你需要将图像读入工作区，以便进行处理。

对于各向同性的滤波，通过设置sigma为标量值，imgaussfilt会沿两个维度使用相同的高斯核标准偏差，实现对图像的平滑处理。这有助于消除图像中的随机噪声。

进一步，imgaussfilt还支持轴对异性滤波，即沿行和列的方向具有不同的标准偏差。当sigma被设置为2元素向量时，你可以定制这种类型的滤波效果。这种方法特别适用于抑制图像中特定方向的特征，如水平或垂直的纹理。

例如，针对图像的天空区域，可以使用沿X轴（列方向）具有较高标准偏差的高斯滤波器，以消除水平带状噪声。比较原始天空区域和处理后的图块，可以看到明显的降噪效果。

这些操作展示了MATLAB中高斯平滑滤波器的强大实用性。如果你对实际操作感兴趣，这里有一些建议的免费视频教程，它们直接在编程环境中进行，不含任何理论讲解，非常适合学习和实践。

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