关于高斯平均算子检测物体的运行结果（附程序）
%Template for Gaussian averaging%Usage =Gaussian_templete(number,number)
%winsize-size of template(odd,integer)
%sigma-variance of Gaussian function
f=imread(a.JPG');
winsize = zeros(5,5);
sigmasize=;
f1=rgb2gray(f);
=size(f1);
=size(winsize);
=size(sigmasize);
% centre is half of window size
%centre=floor(winsize/2)+1
crhalf=floor(wrows/2)+1;
cchalf=floor(wcols/2)+1;
%we will normalise by the total sum
sum=0;
%so work out the coefficients and the rumming total
for j=1:wrows
for i=1:wcols
f2(j,i)=exp(-(((j-cchalf)*(j-cchalf))+((i-crhalf))*((i-crhalf)))/(2*srows*scols));%f2:template
sum=sum+f2(j,i);
end
end
%and then normlise
f2(j,i)=f2(j,i)/sum;
imshow(f2,);
修改之后程序没有错误，可是出来的图超级小，针尖小，为什么呢？肯定是程序有问题。
如果我加入f2=zeros(irows,icols);显示的图像大小正常，但是是全部黑色。
%Template for Gaussian averaging
%Usage =Gaussian_templete(number,number)
%winsize-size of template(odd,integer)
%sigma-variance of Gaussian function
f=imread('a.JPG');
winsize = zeros(5,5);
sigmasize=zeros(1,1);
f1=rgb2gray(f);
=size(f1);
=size(winsize);
=size(sigmasize);
f2=zeros(irows,icols);
% centre is half of window size
%centre=floor(winsize/2)+1
crhalf=floor(wrows/2)+1;
cchalf=floor(wcols/2)+1;
%we will normalise by the total sum
sum=0;
%so work out the coefficients and the rumming total
for j=1:wrows
for i=1:wcols
f2(j,i)=exp(-(((j-cchalf)*(j-cchalf))+((i-crhalf))*((i-crhalf)))/(2*srows*scols));%f2:template
sum=sum+f2(j,i);
end
end
%and then normlise
f2(j,i)=f2(j,i)/sum;
imshow(f2,);
[ 本帖最后由 eight 于 2007-7-31 14:31 编辑 ] 高斯平均模板没有错，不过并没有用模板对图像处理的程序。只是生成了高斯模板而已，用imshow他当然是一个小黑块了
[ 本帖最后由 花如月 于 2007-7-30 21:41 编辑 ] 高斯算子平滑图像可以参看下边的帖子，建议先搞清原理，再看程序
http://forum.vibunion.com/forum/thread-48079-1-1.html 请问应该如何修改呢？ 一般情况下，平滑会使图像变模糊。有些不利于后续处理（特殊情形除外），不知道你检测物体到底是什么概念。我的那个帖子里有例子，你看完再把你的问题描述的完整些 我大约就是把物体从背景里提取出来。麻烦您改一下。 提取图像要用，图像分割。这个是平滑算子，应该不能够完成你的要求。也可能只是个预处理步骤，根据图像的实际情况以及需要提取的目标才可以设计合理的算法。
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