有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。 假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下: 每个点乘以自己的权重值: 得到 将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。 对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。 六、边界点的处理 如果一个点处于边界,...
实现的原理是我们确定一个数表示两个像素之间的差值的阈值,一旦两个像素之间超过了这个阈值,那么就不对这两个像素进行高斯模糊处理,一旦没有超过,就进行模糊处理。因为边缘地区的像素差值是比较大的,这样就能保留边缘的信息。 2.opencv的API bilateralFilter(src, dest, d=15, 150, 3); 1. 15 –计算的半径,...
一、高斯模糊的原理 高斯模糊算法基于高斯函数,在图像处理中的应用是通过对每一个像素点的邻域像素进行加权平均的方式来实现的。高斯函数具有以下的一维形式: G(x) = (1 / sqrt(2 * pi * sigma^2)) * exp(-x^2 / (2 *sigma^2)) 其中,x为原始像素值到当前像素的距离,sigma是高斯函数的标准差。 在...
这就是最终的掩膜或者说滤波窗口,将原始图像的每一个像素与该掩膜卷积,就得到了一个模糊的图片,这个过程就称之高斯模糊或者说高斯滤波。 概括的讲,高斯模糊跟高斯分布不是一回事,当滤波的窗口服从高斯分布,此时的滤波称为高斯模糊。前置的数学知识就告一段路,接着我们来看工程上如何实现和优化高斯模糊。 (2)高斯...
其实模糊滤波器就是对周围像素进行加权平均处理,均值模糊很简单,周围像素的权值都相同,所以不是很平滑。高斯模糊就有这个优点,所以被广泛用在图像降噪上。特别是在边缘检测之前,都会用来移除细节。那么下面我们就看看高斯模糊的权值是如何分配的。 正态分布的权重 ...
1.3 高斯模糊 有了前面的知识,我们知道如果要想实现高斯模糊的特点,则需要通过构建对应的权重矩阵来进行滤波。 1.3.1 正态分布 正态分布 正态分布中,越接近中心点,取值越大,越远离中心,取值越小。 计算平均值的时候,我们只需要将"中心点"作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权...
1.3 高斯模糊 有了前面的知识,我们知道如果要想实现高斯模糊的特点,则需要通过构建对应的权重矩阵来进行滤波。 1.3.1 正态分布 正态分布 正态分布中,越接近中心点,取值越大,越远离中心,取值越小。 计算平均值的时候,我们只需要将"中心点"作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权...
1、图像处理应用实例:高斯模糊原理与算法小知识:高斯模糊是图像处理中广泛使用的技术、通常用它来减小噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生产的图像的视觉效果是好像经过一个半透明的屏幕观察图像。高斯模糊也用语计算机视觉算法中的预处理阶段以增强图像在不同尺寸下的图像效果。通常,图像处理软件会提供“模糊”(blur)滤...
可以看到,这个模糊还是比较温柔的,我们可以把滤波器变大,这样就会变得粗暴了:注意要将和再除以13. 所以,如果你想要更模糊的效果,加大滤波器的大小即可。或者对图像应用多次模糊也可以。 高斯模糊 其实模糊滤波器就是对周围像素进行加权平均处理,均值模糊很简单,周围像素的权值都相同,所以不是很平滑。高斯模糊就有这个...
pytorch 高斯模糊函数 高斯模糊算法原理 1、原理 高斯滤波是以距离为权重,设计滤波模板作为滤波系数,只考虑了像素间的空间位置上的关系,因此滤波的结果会丢失边缘的信息。 高斯滤波的缺陷如下图所示:平坦区域正常滤波,图像细节没有变化,而在突变的边缘上,因为只使用了距离来确定滤波权重,导致边缘被模糊。