Matlab 将二值图像转换为高斯点

我有一个包含一些白点的二值图像a。现在我想要一个图像B，其中A中的每个白点的强度都会扩散到其相邻点，因此这些点的值为1，并且其周围的值会减小。因此，最终图像B的值范围为[0 1]，其中1出现在我的白点处

我的做法：

我使用以下代码将图像与高斯函数进行卷积：

x=-ceil(siz/2):ceil(siz/2);
H = exp(-(x.^2/(2*sigma^2)));
H = H/sum(H(:));%normalize the kernel
Hx=reshape(H,[length(H) 1]);
Hy=reshape(H,[1 length(H)]);
I=imfilter(imfilter(I,Hx, 'same' ,'replicate'),Hy, 'same' ,'replicate');

问题: 当我对整个图像这样做时，当我有两个连续的白色邻域时，我面临一个问题，这些点的卷积值很高，因此，当规范化B时，最大值出现在这个位置，而我的原始白色点的值小于1

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是否有任何方法可以单独分散强度（将每个点视为一个源，而不考虑其相邻点），最终图像是此操作的最大值，因此在2个白点的位置，两个点的值为1，其相邻点的最大值为2高斯？？？

您可以尝试硬封顶

在卷积之前保存白点的位置，或者找到所有大于1的点的位置，并将其设置为1，如下所示：

B(B>1) = 1

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谢谢，我会试试这个：）谢谢@Muller，我现在可以处理这个问题，但仍然不能单独处理每个像素。最终图像有许多白色批次：）