高斯滤波器的离散逼近

信息处理 过滤器 高斯
2022-02-14 07:14:37

一种为方差高斯滤波器生成离散逼近核的方法σ2是假设一个截止5σ. 这似乎暗示了以下程序:

  1. 创建统一网格x大小的11(=25+1)之间[5σ,5σ]
  2. 评估N(x;0,σ)并获得离散近似。

下面第二张图中的蓝线描绘了离散值(对于σ=1.5)。在这种情况下,结果不是正确的过滤器内核,因为值的总和不是1.

但是 MATLABfspecial做的事情有点不同。对于通话fspecial('gaussian',[1 11],sigma)

  1. 创建统一网格x大小的11(=25+1)之间[5,5]
  2. 计算x=ex22σ2
  3. 标准化x所以它总和1

第一个图中的绿线低于 MATLAB 计算的值fspecial(对于σ=1.5)。

在此处输入图像描述 两种方法有什么区别?

2个回答

两者之间的差异应该很小,但 MATLAB 具有保留信号能量含量的特性。这是您在使用高斯滤波器时期望拥有的属性。

第一种方法涉及计算高斯函数,包括其归一化因子。归一化因子与完整分布相关。事实上,在离散点评估它是不正确的,因为它旨在用于连续分布。然而,即使我们从函数中省略归一化因子,我们仍然可以使用均匀离散化的[5σ,5σ]计算过滤器。事实上,第一种方法具有过滤值以σ.

最有可能的是,使用第二种方法(MATLAB 的),因为与第一种方法不同,我们保证具有统一的离散化(以整数增量步进)。

然而,在绘图时,我们确实需要使用归一化因子来确保垂直线(图中所示的绿色、蓝色线)排列整齐。