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圖像平滑/降噪: 高斯濾波

基礎理論: 高斯濾波是一種線性濾波技術，用於平滑圖像並降低噪聲。它的工作原理是使用高斯函數對圖像進行加權平均，其中中心像素的權重最大，並且隨著與中心像素的距離增加而遞減。這可以確保邊緣和細節在平滑過程中得到保留，同時去除噪聲。

舉例: 考慮使用高斯函數作為權重。每個像素值會被其鄰域內的像素值所取代，這些像素值被高斯函數加權。

接下來，我將使用Python和OpenCV來示範如何使用高斯濾波進行圖像平滑。

# Apply Gaussian blur for smoothing
gaussian_blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), sigmaX=1, sigmaY=1)

# Display the original and processed images side by side
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

axes[0].imshow(image)
axes[0].axis('off')
axes[0].set_title('Original Image')

axes[1].imshow(gaussian_blurred_image)
axes[1].axis('off')
axes[1].set_title('Smoothed Image using Gaussian Filtering')

plt.tight_layout()
plt.show()

以下是高斯濾波的優缺點、建議、策略：

這些資訊應該能夠幫助您更好地了解和應用高斯濾波