C++边缘检测详解：入门级教程与Gaussian滤波实现

本资源是一份基于C++实现的边缘检测程序，适合对图像处理感兴趣的初学者学习和参考。主要关注的是利用高斯滤波进行边缘检测的技术。该程序由两个关键函数组成：`CreatGauss` 和 `GaussianSmooth`。 首先，`CreatGauss` 函数用于创建一个二维高斯核（kernel），这是边缘检测中的重要步骤。函数接受两个参数：`sigma` 表示高斯核的标准差，决定了滤波器的宽度。在函数内部，通过计算高斯分布的公式 `(1/2)*dDis^2/(sigma^2)`，其中 `dDis` 是当前像素位置与中心像素的距离，生成了一个大小为 `(*pnWidowSize)` 的权重数组。这个窗口大小由 `sigma` 决定，并确保了包含 [-3*sigma, 3*sigma] 区间的像素。权重值通过指数衰减公式赋予每个像素，然后归一化以保证所有权重之和为1，确保高斯核的总和为1，保持其为概率密度函数。 `GaussianSmooth` 函数则是实际应用高斯滤波的地方，它对输入的灰度图像进行平滑处理，有助于边缘检测。函数接收输入图像的尺寸、指针、以及高斯核的参数。首先，根据 `sigma` 参数计算窗口大小，接着遍历图像的每一个像素。对于每个像素，它计算与高斯核内所有像素的点积（dot product），并将结果累加到 `dDotMul` 变量中。同时，`dWeightSum` 记录了高斯核在当前像素上的总权重。然后，用 `pdKernel` 中的权重乘以对应位置的像素值，将结果累加到临时数组 `pdTemp` 中。最后，通过对临时数组的遍历，实现了对原图像的平滑处理，从而准备进行边缘检测。 整个过程体现了C++编程在图像处理中的应用，特别是边缘检测技术中的数学基础，包括高斯函数的计算和卷积操作。这对于理解数字信号处理和计算机视觉领域的基础知识具有很高的价值。初学者通过分析和实践这些代码，可以掌握基本的图像滤波和边缘检测原理，为进一步学习图像处理算法打下坚实的基础。