imgaussfilt

图像的二维高斯滤波

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。

示例

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。

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)')

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

将可选的参量对组指定为 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后，但对各个参量对组的顺序没有要求。

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: '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，指定为下列值之一。

值	描述
数值标量	用常量值元素填充图像。
`'circular'`	通过循环重复维度内的元素来填充。
`'replicate'`	通过重复数组的边界元素来填充。
`'symmetric'`	用自身的镜面反射填充图像。

`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

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

全部展开

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

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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

`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。