matlab 自动生成高斯滤波模板函数 如何定义拉普拉斯滤波原理？
如何定义拉普拉斯滤波原理？
拉普拉斯是一种二阶导数算子，是一个与方向无关的各向（旋转轴对称）边缘检测算子。若只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差时，一般选择该算子进行检测。拉普拉斯算子为二阶差分，其方向信息丢失，常产生双像素，对噪声有双倍加强作用，因此它很少直接用于边缘检测。一般是将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起，即log算子优化而成的-----先用高斯算子对图像进行平滑，然后采用拉普拉斯算子根据二阶微分过零点来检测图像边缘。
什么是GMSK?GMSK调制有哪些特点？
是MSK的改进版，称为高斯滤波最小频移键控。
其特点是在数据流送交频率调制器前先通过一个Gauss滤波器（预调制滤波器）进行预调制滤波，以减小两个不同频率的载波切换时的跳变能量，使得在相同的数据传输速率时频道间距可以变得更紧密。
均值滤波和高斯滤波的区别是什么？
1、 均值滤波（对高斯噪声具有较好的处理效果）
均值滤波在去噪声的同时会有如下缺点：边界模糊效应明显、细节丢失比较严重；无法去掉噪声，只能微弱的减弱它。
高斯噪声：高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声
高斯分布（正态分布）：正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
2、 中值滤波
中值滤波在边界的保存方面优于均值滤波，是经常使用的一种滤波器，但是在模板逐渐变大时，依然会存在一定的边界模糊。中值滤波对处理椒盐噪声非常有效，或者称为脉冲噪声。从中值滤波扩展出来最大值滤波器和最小值滤波器。
3、 高斯滤波
高斯滤波器是利用高斯核与输入图像的每个点进行卷积。提到高斯，就想到‘草帽'，更能记住它。高斯滤波器是一种平滑线性滤波器，使用高斯滤波器对图像进行滤波，其效果是降低图像灰度的“尖锐”变化，也就是使图像“模糊”了。高斯滤波对于抑制服从正态分布的噪声效果非常好，其代价是使图像变得“模糊”。相对于均值滤波边缘丢失的情况有缓解，但还是无法避免。
拉普拉斯滤波器原理？
拉普拉斯是一种二阶导数算子，是一个与方向无关的各向（旋转轴对称）边缘检测算子。若只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差时，一般选择该算子进行检测。拉普拉斯算子为二阶差分，其方向信息丢失，常产生双像素，对噪声有双倍加强作用，因此它很少直接用于边缘检测。一般是将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起，即log算子优化而成的-----先用高斯算子对图像进行平滑，然后采用拉普拉斯算子根据二阶微分过零点来检测图像边缘。
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