高斯滤波器如何分离频率？
How does separating frequencies by Gaussian Filter work?
我想了解使用高斯滤波器分离频率的意义。你能给我一个有意义的例子吗？
高斯滤波器广泛应用于图像处理。
在图像处理中，一项非常重要的任务是去除白噪声，同时保持显着边缘。这可能是一项矛盾的任务——白噪声在所有频率上均等存在，而边缘存在于高频范围内。
那么如何在去除噪声的同时保留高频边缘呢？输入高斯内核。由于高斯的傅里叶变换也是高斯，因此高斯滤波器在某些通带频率处没有锐利截止，超过该频率的所有更高频率都被去除。相反，它有一个优雅自然的尾巴，随着频率的增加而变得越来越低。这意味着它将充当低通滤波器，但也允许进入更高频率的分量。
在以下位置查找更多详细信息：
https://dsp.stackexchange.com/questions/3002/why-are-gaussian-filters-used-as-low-pass-filters-in-image-processing
https://dsp.stackexchange.com/questions/16623/intuition-behind-the-gaussian-filter-in-image-processing
高斯内核是一个低通滤波器 (LPF)。
这意味着每次将其应用于图像时都会删除高频数据。
现在想想下面的过程，你在图像上应用 LPF，结果图像称为 LPF_k。
现在你取 Image_k（第 k 步的原始图像）并得到 HPF_k = Image_k - LPF_k.
为什么选择 HPF（高通滤波器）？因为您拍摄了包含所有频率的图像并从中删除了其中的 LPF 部分，从而留下了 HPF。
这意味着你现在分离了图像的 LPF 数据和 HPF。
如果您在两者之间插入下采样和上采样过程，您可以根据需要拆分频率（滤波器组）。
例如均衡器就是这样工作的。
您可以在 Filter Banks 中阅读更多内容。
这实际上是图像处理中小波、多尺度分析和金字塔分解背后的原因。
我想了解使用高斯滤波器分离频率的意义。你能给我一个有意义的例子吗？
高斯滤波器广泛应用于图像处理。
在图像处理中，一项非常重要的任务是去除白噪声，同时保持显着边缘。这可能是一项矛盾的任务——白噪声在所有频率上均等存在，而边缘存在于高频范围内。
那么如何在去除噪声的同时保留高频边缘呢？输入高斯内核。由于高斯的傅里叶变换也是高斯，因此高斯滤波器在某些通带频率处没有锐利截止，超过该频率的所有更高频率都被去除。相反，它有一个优雅自然的尾巴，随着频率的增加而变得越来越低。这意味着它将充当低通滤波器，但也允许进入更高频率的分量。
在以下位置查找更多详细信息： https://dsp.stackexchange.com/questions/3002/why-are-gaussian-filters-used-as-low-pass-filters-in-image-processing https://dsp.stackexchange.com/questions/16623/intuition-behind-the-gaussian-filter-in-image-processing
高斯内核是一个低通滤波器 (LPF)。
这意味着每次将其应用于图像时都会删除高频数据。
现在想想下面的过程，你在图像上应用 LPF，结果图像称为 LPF_k。
现在你取 Image_k（第 k 步的原始图像）并得到 HPF_k = Image_k - LPF_k.
为什么选择 HPF（高通滤波器）？因为您拍摄了包含所有频率的图像并从中删除了其中的 LPF 部分，从而留下了 HPF。
这意味着你现在分离了图像的 LPF 数据和 HPF。
如果您在两者之间插入下采样和上采样过程，您可以根据需要拆分频率（滤波器组）。
例如均衡器就是这样工作的。
您可以在 Filter Banks 中阅读更多内容。
这实际上是图像处理中小波、多尺度分析和金字塔分解背后的原因。