如何定義拉普拉斯濾波原理？拉普拉斯是一種二階導數算子，是一個與方向無關的各向（旋轉軸對稱）邊緣檢測算子。若只關心邊緣點的位置而不顧其周圍的實際灰度差時，一般選擇該算子進行檢測。拉普拉斯算子為二階差分，

如何定義拉普拉斯濾波原理？

拉普拉斯是一種二階導數算子，是一個與方向無關的各向（旋轉軸對稱）邊緣檢測算子。若只關心邊緣點的位置而不顧其周圍的實際灰度差時，一般選擇該算子進行檢測。拉普拉斯算子為二階差分，其方向信息丟失，常產生雙像素，對噪聲有雙倍加強作用，因此它很少直接用于邊緣檢測。一般是將高斯濾波和拉普拉斯邊緣檢測結合在一起，即log算子優(yōu)化而成的-----先用高斯算子對圖像進行平滑，然后采用拉普拉斯算子根據二階微分過零點來檢測圖像邊緣。

什么是GMSK?GMSK調制有哪些特點？

是MSK的改進版，稱為高斯濾波最小頻移鍵控。

其特點是在數據流送交頻率調制器前先通過一個Gauss濾波器（預調制濾波器）進行預調制濾波，以減小兩個不同頻率的載波切換時的跳變能量，使得在相同的數據傳輸速率時頻道間距可以變得更緊密。

均值濾波和高斯濾波的區(qū)別是什么？

1、 均值濾波（對高斯噪聲具有較好的處理效果）

均值濾波在去噪聲的同時會有如下缺點：邊界模糊效應明顯、細節(jié)丟失比較嚴重；無法去掉噪聲，只能微弱的減弱它。

高斯噪聲：高斯噪聲是指它的概率密度函數服從高斯分布的一類噪聲

高斯分布（正態(tài)分布）：正態(tài)曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。

2、 中值濾波

中值濾波在邊界的保存方面優(yōu)于均值濾波，是經常使用的一種濾波器，但是在模板逐漸變大時，依然會存在一定的邊界模糊。中值濾波對處理椒鹽噪聲非常有效，或者稱為脈沖噪聲。從中值濾波擴展出來最大值濾波器和最小值濾波器。

3、 高斯濾波

高斯濾波器是利用高斯核與輸入圖像的每個點進行卷積。提到高斯，就想到‘草帽'，更能記住它。高斯濾波器是一種平滑線性濾波器，使用高斯濾波器對圖像進行濾波，其效果是降低圖像灰度的“尖銳”變化，也就是使圖像“模糊”了。高斯濾波對于抑制服從正態(tài)分布的噪聲效果非常好，其代價是使圖像變得“模糊”。相對于均值濾波邊緣丟失的情況有緩解，但還是無法避免。

拉普拉斯濾波器原理？

拉普拉斯是一種二階導數算子，是一個與方向無關的各向（旋轉軸對稱）邊緣檢測算子。若只關心邊緣點的位置而不顧其周圍的實際灰度差時，一般選擇該算子進行檢測。拉普拉斯算子為二階差分，其方向信息丟失，常產生雙像素，對噪聲有雙倍加強作用，因此它很少直接用于邊緣檢測。一般是將高斯濾波和拉普拉斯邊緣檢測結合在一起，即log算子優(yōu)化而成的-----先用高斯算子對圖像進行平滑，然后采用拉普拉斯算子根據二階微分過零點來檢測圖像邊緣。