imgaussfilt

图像的二维高斯滤波

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语法

B = imgaussfilt(A)

B = imgaussfilt(A,sigma)

B = imgaussfilt(___,Name=Value)

说明

B = imgaussfilt(A) 使用标准差为 0.5 的二维高斯平滑核对图像 A 进行滤波，并在 B 中返回滤波后的图像。

B = imgaussfilt(A,sigma) 使用由 sigma 指定标准差的二维高斯平滑核对图像 A 进行滤波。

示例

B = imgaussfilt(___,Name=Value) 使用名称-值参量来控制滤波的各个方面。

示例

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使用高斯滤波器对图像进行平滑处理

打开实时脚本

读取要滤波的图像。

I = imread("cameraman.tif");

用标准差为 2 的高斯滤波器对图像进行滤波。

Iblur = imgaussfilt(I,2);

以蒙太奇方式显示原始图像和滤波后的图像。

montage({I,Iblur})
title("Original Image (Left) Vs. Gaussian Filtered Image (Right)")

Figure contains an axes object. The hidden axes object with title Original Image (Left) Vs. Gaussian Filtered Image (Right) contains an object of type image.

输入参数

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`A` — 要滤波的图像
数值数组

要滤波的图像，指定为任意维度的数值数组。

`sigma` — 高斯分布的标准差
`0.5` (默认) | 正数 | 由正数组成的二元素向量

高斯分布的标准差，指定为正数或由正数组成的二元素向量。如果指定标量，则 imgaussfilt 使用方高斯核。

名称-值参数

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将可选参量对组指定为 Name1=Value1,...,NameN=ValueN，其中 Name 是参量名称，Value 是对应的值。名称-值参量必须出现在其他参量之后，但对各个参量对组的顺序没有要求。

示例: B = imgaussfilt(A,FilterSize=3); 指定一个大小为 3 的滤波器。

如果使用的是 R2021a 之前的版本，请使用逗号分隔每个名称和值，并用引号将 Name 引起来。

示例: B = imgaussfilt(A,"FilterSize",3);

`FilterSize` — 高斯滤波器的大小
正奇数 | 由正奇数组成的二元素向量

高斯滤波器的大小，指定为正奇数或由正奇数组成的二元素向量。如果指定标量，则 imgaussfilt 使用方滤波器。默认滤波器大小为 2*ceil(2*sigma)+1。

`Padding` — 图像填充
`"replicate"` (默认) | 数值标量 | `"circular"` | `"symmetric"`

图像填充，指定为下表中的值之一。

值	描述	示例
数值标量，`X`	数组边界之外的输入数组值被赋予值 `X`。	$[\begin{matrix} 3 & 1 & 4 \\ 1 & 5 & 9 \\ 2 & 6 & 5 \end{matrix}] \to [\begin{matrix} 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 3 & 1 & 4 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 1 & 5 & 9 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 2 & 6 & 5 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 \end{matrix}]$ 显示使用值 `2` 的填充。
`"symmetric"`	数组边界之外的输入数组值是通过沿数组边界对数组进行镜面反射得到。	$[\begin{matrix} 3 & 1 & 4 \\ 1 & 5 & 9 \\ 2 & 6 & 5 \end{matrix}] \to [\begin{matrix} 5 & 1 & 1 & 5 & 9 & 9 & 5 \\ 1 & 3 & 3 & 1 & 4 & 4 & 1 \\ 1 & 3 & 3 & 1 & 4 & 4 & 1 \\ 5 & 1 & 1 & 5 & 9 & 9 & 5 \\ 6 & 2 & 2 & 6 & 5 & 5 & 6 \\ 6 & 2 & 2 & 6 & 5 & 5 & 6 \\ 5 & 1 & 1 & 5 & 9 & 9 & 5 \end{matrix}]$
`"replicate"`	数组边界之外的输入数组值假定为等于最近的数组边界值。	$[\begin{matrix} 3 & 1 & 4 \\ 1 & 5 & 9 \\ 2 & 6 & 5 \end{matrix}] \to [\begin{matrix} 3 & 3 & 3 & 1 & 4 & 4 & 4 \\ 3 & 3 & 3 & 1 & 4 & 4 & 4 \\ 3 & 3 & 3 & 1 & 4 & 4 & 4 \\ 1 & 1 & 1 & 5 & 9 & 9 & 9 \\ 2 & 2 & 2 & 6 & 5 & 5 & 5 \\ 2 & 2 & 2 & 6 & 5 & 5 & 5 \\ 2 & 2 & 2 & 6 & 5 & 5 & 5 \end{matrix}]$
`"circular"`	数组边界之外的输入数组值是通过隐式假设输入数组具有周期性来计算的。	$[\begin{matrix} 3 & 1 & 4 \\ 1 & 5 & 9 \\ 2 & 6 & 5 \end{matrix}] \to [\begin{matrix} 5 & 9 & 1 & 5 & 9 & 1 & 5 \\ 6 & 5 & 2 & 6 & 5 & 2 & 6 \\ 1 & 4 & 3 & 1 & 4 & 3 & 1 \\ 5 & 9 & 1 & 5 & 9 & 1 & 5 \\ 6 & 5 & 2 & 6 & 5 & 2 & 6 \\ 1 & 4 & 3 & 1 & 4 & 3 & 1 \\ 5 & 9 & 1 & 5 & 9 & 1 & 5 \end{matrix}]$

`FilterDomain` — 要在其中执行滤波的域
`"auto"` (默认) | `"spatial"` | `"frequency"`

要在其中执行滤波的域，指定为下列值之一：

值	描述
`"auto"`	基于内部启发式方法，在空间域或频域中执行卷积。
`"frequency"`	在频域中执行卷积。
`"spatial"`	在空间域中执行卷积。

数据类型: char | string

输出参量

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`B` — 滤波后的图像
数值数组

滤波后的图像，返回为与输入图像 A 具有相同的类和大小的数值数组。

提示

如果图像 A 包含值为 Inf 或 NaN 的元素，则频域滤波的 imgaussfilt 的行为会是未定义状态。如果将 FilterDomain 名称-值参量设置为 "frequency"，或将其设置为 "auto" 并且 imgaussfilt 使用频域滤波，就会发生这种情况。要以类似于 imfilter 的方式限制输出中 Inf 和 NaN 的传播，请考虑将 FilterDomain 名称-值参量设置为 "spatial"。
如果将 FilterDomain 名称-值参量设置为 "auto"，则 imgaussfilt 使用内部启发式方法来确定是空间域更快还是频域滤波更快。这种启发式方法依赖于机器，可能因不同配置而异。为了获得最优性能，请尝试两个选项 "spatial" 和 "frequency"，以确定适合您的图像和核大小的最佳滤波域。
如果未指定 Padding 名称-值参量，则 imgaussfilt 默认使用 "replicate" 填充，这与 imfilter 使用的默认填充不同。

扩展功能

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C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

imgaussfilt 支持 C 代码生成（需要 MATLAB^® Coder™）。请注意，如果您选择通用的 MATLAB Host Computer 目标平台，imgaussfilt 生成的代码将使用平台特定的预编译共享库。使用共享库可保留性能上的优化，但适用范围仅限于生成的代码所适用的目标平台。有关详细信息，请参阅Image Processing Toolbox 中代码生成支持的类型。
imgaussfilt 不支持指定为 "frequency" 的 FilterDomain 名称-值参量。在生成的代码中，滤波始终在空间域中执行。
生成代码时，所有字符串和字符向量输入参量都必须为编译时常量。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

用法说明和限制：

imgaussfilt 不支持指定为 "frequency" 的 FilterDomain 名称-值参量。在生成的代码中，滤波始终在空间域中执行。
生成代码时，所有字符串和字符向量输入参量都必须为编译时常量。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息，请参阅GPU 上的图像处理。

版本历史记录

在 R2015a 中推出

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R2022b: 支持基于线程的环境

imgaussfilt 现在支持基于线程的环境。

另请参阅

imgaussfilt3 | imfilter | fspecial

主题

imfilter 边界填充选项

imgaussfilt

语法

说明

示例

使用高斯滤波器对图像进行平滑处理

输入参数

A — 要滤波的图像 数值数组

sigma — 高斯分布的标准差 0.5 (默认) | 正数 | 由正数组成的二元素向量

名称-值参数

FilterSize — 高斯滤波器的大小 正奇数 | 由正奇数组成的二元素向量

Padding — 图像填充 "replicate" (默认) | 数值标量 | "circular" | "symmetric"

FilterDomain — 要在其中执行滤波的域 "auto" (默认) | "spatial" | "frequency"

输出参量

B — 滤波后的图像 数值数组

提示

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成 使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

版本历史记录

R2022b: 支持基于线程的环境

另请参阅

主题

`A` — 要滤波的图像
数值数组

`sigma` — 高斯分布的标准差
`0.5` (默认) | 正数 | 由正数组成的二元素向量

`FilterSize` — 高斯滤波器的大小
正奇数 | 由正奇数组成的二元素向量

`Padding` — 图像填充
`"replicate"` (默认) | 数值标量 | `"circular"` | `"symmetric"`

`FilterDomain` — 要在其中执行滤波的域
`"auto"` (默认) | `"spatial"` | `"frequency"`

`B` — 滤波后的图像
数值数组

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。