如何优化SmoothGra函数精准去噪以计算热钢像素行宽度？

背景 #

希望通过处理一行归一化至0-255区间的像素值（如图中绿线所示）获取热钢宽度，但热钢表面的噪声干扰（红框标注）导致无法直接从像素变化曲线定位真实边界（红箭头所指）。

现有处理流程 #

• 执行小幅低通滤波抑制噪声
• 计算像素值的梯度曲线
• 基于梯度的峰值和谷值去除部分噪声
• 以梯度的最大值、最小值分别对应边界的上升沿和下降沿

现存问题 #

现有方法虽能抑制部分噪声，但核心的SmoothGra函数存在误删有效波峰的问题，最终导致识别出错误的左边界（红色竖线标记）。

需求 #

不依赖OpenCV，优化SmoothGra函数以更精准地过滤噪声，实现热钢边界的正确识别。

可用工具 #

允许使用numpy、scipy.signal.find_peaks、scipy.ndimage.gaussian_filter1d等工具处理数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mumu