一：图像处理中为什么高斯平滑叫低通滤波。（最好有图和计算 详细解释）
高斯滤波利用的是高斯函数（可以百度），从高斯函数的表现可以看出来，两边低中间高，信号低频部分可以通过，高频部分受到削弱，故称为低通，同样原理的有巴特沃斯滤波器等等。
二：高斯滤波的算法原理
高斯滤波实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理，人们知道数字图像用于后期应用，其噪声是最大的问题，由于误差会累计传递等原因，很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器，用于得到信噪比SNR较高的图像（反应真实信号）。与此相关的有Gauss-Laplace变换，其实就是为了得到较好的图像边缘，先对图像做Gauss平滑滤波，剔除噪声，然后求二阶导矢，用二阶导的过零点确定边缘，在计算时也是频域乘积=>空域卷积。滤波器就是建立的一个数学模型，通过这个模型来将图像数据进行能量转化，能量低的就排除掉，噪声就是属于低能量部分。若使用理想滤波器，会在图像中产生振铃现象。采用高斯滤波器的话，系统函数是平滑的，避免了振铃现象。
三：高斯滤波器平滑图像是什么原理，能简单解释下吗
主要是平滑图像~~~高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用．这些性质表明，高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是：
（1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑．旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向．
（2）高斯函数是单值函数．这表明，高斯滤波器用像素邻域的加权均值来代替该点的像素值，而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调增减的．这一性质是很重要的，因为边缘是一种图像局部特征，如果平滑运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用，则平滑运算会使图像失真．
（3）高斯函数的付立叶变换频谱是单瓣的．正如下面所示，这一性质是高斯函数付立叶变换等于高斯函数本身这一事实的直接推论．图像常被不希望的高频所污染(噪声和细纹理)．而所希望的图像特征（如边缘），既含有低频分量，又含有高频分量．高斯函数付立叶变换的单瓣意味着平滑图像不会被不需要的高频所污染，同时保留了大部分所需．
（4）高斯滤波器宽度(决定着平滑程度)是由参数σ表征的，而且σ和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ，可在图像特征过分模糊(过平滑)与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突变量(欠平滑)之间取得折衷．
（5）由于高斯函数的可分离性，大高斯滤波器可以得以有效地实现．二维高斯函数卷积可以分两步来进行，首先将图像与一维高斯函数进行卷积，然后将卷积结果与方向垂直的相同一维高斯函数卷积．因此，二维高斯滤波的计算量随滤波模板宽度成线性增长而不是成平方增长．
硬之城上面应该有这个，可以去看看有没有教程之类的，因为毕竟上面的技术资料型号等都很全面也是最新的，所以能解决很多问题。
四：高斯低通滤波是什么
高斯滤波器是根据高斯函数来的，我理解的主要作用是用来滤除类似于白噪声的服从正态分布的随机噪声。
五：高斯低通滤波器，w = fspecial('gaussian',[3 5],0.7);[3 5]和0.7是什么意思啊！作用是什么啊！
是matlab里的函数吧？在matlab的help文档里搜fspecial这个函数的加高斯噪声的说明，具体的原文说明如下：
h = fspecial('gaussian', hsize, sigma) returns a rotationally symmetric Gaussian lowpass filter of size hsize with standard deviation sigma (positive). hsize can be a vector specifying the number of rows and columns in h, or it can be a scalar, in which case h is a square matrix. The default value for hsize is [3 3]; the default value for sigma is 0.5.
这个函数的作用是产生一个高斯低通滤波器，其中第一个参数[3,5]是产生一个校验矩阵H，其大小为：3行5列，另一个参数sigma就是0.7.
希望对你有所帮助。
六：高通和低通滤波器是什么意思了
这个是可以顾名思义的。
首先，需要说明的是，在我们设计滤波器时，首先必须明确一个基准频率，在低通滤波器中，叫做截止频率，而在高通滤波器中，叫做起始频率。
允许比基准频率低的信号通过的，叫做低通滤波器；不允许比基准频率低的信号通过，而允许比基准频率高的信号通过的，叫做高通滤波器。
七：用matlab编写使用二维高斯低通滤波器的函数,使用大小为3*3，标准差分别为0.5，1.5，2.5
高斯低通滤波对图像进行低通滤波代码，这个是灰度图像的
彩色图像就是取出RGB三个分量进行滤波再整合
I1=imread('flower.jpg'); %读取图像
I=rgb2gray(I1); %将图像变为灰度图象
%将灰度图像的二维不连续Frourier变换的零频率成分移到频谱的中心
s=fftshift(fft2(I));
[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中
n=2; %对n赋初值
%GLPF滤波，d0=5，15，30（程序中以d0=30为例）
d0=30; %初始化d0
n1=floor(M/2); %对M/2进行取整
n2=floor(N/2); %对N/2进行取整
for i=1:M
for j=1:N
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离
h=1*exp(-1/2*(d^2/d0^2)); %GLPF滤波函数
s(i,j)=h*s(i,j); %GLPF滤波后的频域表示
end
end
s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动
%对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数
s=uint8(real(ifft2(s)));
figure; %创建图形图像对象
imshow(s); %显示GLPF滤波处理后的图像
title('GLPF滤波(d0=30)'); %为经GLPF滤波后的图像添加标题
八：高斯滤波器是怎样得到的？
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为：
g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)
其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。
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