高斯低通滤波的频域基础：从傅里叶变换到频谱分析 图像降噪的核心矛盾在于平衡噪声抑制与细节保留。高斯低通滤波的独特优势在于其频域特性：通过构建高斯形状的频率响应函数，在抑制高频噪声的同时，避免传统理想……
图像降噪算法——高斯低通滤波 一、图像降噪的频域视角与低通滤波原理 在数字图像处理中，噪声通常表现为高频成分，而图像的主要信息集中在低频区域。这种频域特性为降噪提供了理论基础：通过抑制高频信号，可以在保……
图像降噪算法——高斯低通滤波 引言 图像在采集、传输与存储过程中易受噪声干扰，导致细节模糊、边缘失真。作为频域滤波的经典方法，高斯低通滤波通过抑制高频噪声成分，保留低频有效信号，成为图像降噪领域的核心算……
