sigmaX,表示高斯核函数在X方向的的标准偏差。 sigmaY,表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差。 sigma和窗口大小size是互相推算出来的。如果sigmaX和sigmaY都是0,那么就由ksize.width和ksize.height计算出来。如果设置size,那么sigma不起作用;如果设置size(0,0),那么通过sigma就能调节模糊效果。只设置sigmaX,不设置sigmaY...
从数学上来讲, 高斯半径(sigma)对曲线形状的影响,sigma越小,曲线越高越尖,则模糊越小;sigma越大,曲线越低越平缓,则模糊程度越大。换句话说,sigma越小,数值分布就越集中,sigma越大,数值分布就越分散。所以当我们使用sigma的值很大的时候,然后运用此模糊核对图像处理,会使图像更加模糊。 % 测试sigma的作用 >> ...
而高斯滤波就是这样一种用来平滑图像的操作,且参数$\sigma$控制了平滑的程度。并且高斯滤波,是最常用的,来进行平滑的函数。 一维高斯函数:G(x)=\frac{1}{\sqrt(2\pi)\sigma}\exp(-\frac{x^{2}}{2 \sigma{^2}}) 二维高斯函数:G(x)=\frac{1}{(2\pi)\sigma_{1} \sigma_{2}}\exp(-\frac{...
较小的sigma值可以有效去除高频噪声,但可能会导致细节信息的模糊。而较大的sigma值保留了更多的细节信息,但对于噪声的去除效果可能不够明显。因此,在实际应用中需要根据具体的需求来选择合适的sigma值。 在接下来的文章中,我们将进一步探讨高斯滤波的sigma系数的作用以及推荐的取值范围,以帮助读者更好地理解和应用这一...
sigma = 1 # 零填充 pad = K_size//2 out = np.zeros((h + 2*pad,w + 2*pad,c),dtype=np.float) out[pad:pad+h,pad:pad+w] = img.copy().astype(np.float) # 定义滤波核 K = np.zeros((K_size,K_size),dtype=np.float) ...
理论上高斯分布在所有定义域上都有非负值,这就需要一个无限大的卷积核,但是实际上,仅需要取均值的三倍标准差(即3 σ 3sigma3σ)内的值,以外的部分去掉即可。 高斯滤波最重要的就是找到高斯模板然后进行卷积,以3X3高斯模板为例,假设中心点的坐标为(0,0),根据二维高斯函数g ( x , y ) g(...
灵活的参数调整:高斯滤波的效果可以通过调整高斯核的大小(即滤波器的尺寸)和标准差(sigma)来灵活控制。较大的核和标准差会产生更强的平滑效果,但可能会损失更多的图像细节;反之,则能保留更多细节,但平滑效果可能较弱。 广泛的适用性:高斯滤波不仅适用于灰度图像,也适用于彩色图像。在彩色图像处理中,可以分别对图像...
高斯滤波的基本原理是利用高斯函数对图像进行卷积操作,实现对图像的平滑和降噪。高斯函数是一种钟形曲线,具有中心对称性和单峰性,其数学表达式为:$$ G(x,y) = frac{1}{2pisigma^2}e^{-(x^2+y^2)/2sigma^2} $$ 其中,x和y表示像素点的坐标,σ表示高斯函数的标准差。
2) Param3:高斯卷积的Sigma值 3) 如果用户希望采用非对称的高斯核,则引入param4,最后两个参数分别代表水平核以及垂直核维数; 4) 如果param3没有给出,则有前两个参数param1和param2计算出Sigma。这里的根据是高斯分布的特点(如图所示,数值分布在(μ—3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974),如果核矩阵更大,那么相应...