Generación de filtros gaussianos en C++

El filtrado gaussiano es ampliamente utilizado en el campo del procesamiento de imágenes. Se utiliza para reducir el ruido de una imagen. En este artículo generaremos un kernel gaussiano 2D. El núcleo gaussiano 2D sigue la distribución gaussiana dada a continuación. 

Donde, y es la distancia a lo largo del eje vertical desde el origen, x es la distancia a lo largo del eje horizontal desde el origen y σ es la desviación estándar.

Implementación en C++ 

// C++ program to generate Gaussian filter
#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>
using namespace std;
 
// Function to create Gaussian filter
void FilterCreation(double GKernel[][5])
{
    // initialising standard deviation to 1.0
    double sigma = 1.0;
    double r, s = 2.0 * sigma * sigma;
 
    // sum is for normalization
    double sum = 0.0;
 
    // generating 5x5 kernel
    for (int x = -2; x <= 2; x++) {
        for (int y = -2; y <= 2; y++) {
            r = sqrt(x * x + y * y);
            GKernel[x + 2][y + 2] = (exp(-(r * r) / s)) / (M_PI * s);
            sum += GKernel[x + 2][y + 2];
        }
    }
 
    // normalising the Kernel
    for (int i = 0; i < 5; ++i)
        for (int j = 0; j < 5; ++j)
            GKernel[i][j] /= sum;
}
 
// Driver program to test above function
int main()
{
    double GKernel[5][5];
    FilterCreation(GKernel);
 
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        for (int j = 0; j < 5; ++j)
            cout << GKernel[i][j] << "\t";
        cout << endl;
    }
}

Producción: 

0.00296902    0.0133062    0.0219382    0.0133062    0.00296902    
0.0133062    0.0596343    0.0983203    0.0596343    0.0133062    
0.0219382    0.0983203    0.162103    0.0983203    0.0219382    
0.0133062    0.0596343    0.0983203    0.0596343    0.0133062    
0.00296902    0.0133062    0.0219382    0.0133062    0.00296902

Referencias:  
https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter
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