Gauss bulanıklığı ve kıvrılma çekirdekleri

Question

Bir kavisli çekirdeğin ne olduğunu ve görüntüdeki piksellere nasıl bir dönüşüm matrisi uygulayacağımı anlamıyorum (bir görüntüde Gauss Bulanıklığı işlemi yapmaktan bahsediyorum).

Ayrıca, bir Gauss Bulanıklığı işlemi için çekirdek oluşturma konusunda da bir açıklama alabilir miyim?

... :) Bana bunu açıklamak için zaman alır herkese

Teşekkür,

ExtremeCoder ben this article okuyorum ama işlerin nasıl anlamak gibi olamaz

Answer 1

temel Buradaki fikir, görüntünün yeni piksellerinin, ona yakın piksellerin ağırlıklı ortalaması tarafından yaratılmasıdır (piksel etrafında bir daire çizmeyi hayal edin).

Görüntüdeki her piksel için piksel etrafında küçük bir kare oluşturacaksınız. Bir pikselin yanındaki 8 komşuyu aldığınızı söyleyelim (burada önemli olmasa da köşegenler dahil) ve orta pikseli almak için ağırlıklı ortalama yapıyoruz.

Gauss bulanıklığı durumunda, iki boyutlu işlemlere ayrılır. Her bir piksel için, yalnızca piksel yönündeki piksellerin bir miktarını yalnızca satır yönünde alın. Piksel değerlerini Gauss dağılımından hesaplanan ağırlıkları zamanla çarpın (ya da bunu bilimsel bir nedenden dolayı değil, görsel bir etki için yapıyorsanız, ağırlıklar iyi görünen herhangi bir şey yapabilir) ve özetleyin. Buna bakmanın bir başka yolu, bir vektörü piksel haline getirmektir ve ağırlıklar bir vektör yapar ve nokta ürününü alırsınız. Bu işlemi sütun yönünde ayrı bir geçiş olarak tekrarlayın.

Answer 2

Bir kıvrım çekirdeği, bir pikselin mahallinin son görüntüde bu pikselin durumuna nasıl katkıda bulunduğunu belirten bir değerler matrisidir. Temelleri here'un adil bir açıklaması var. Gauss bulanıklığı, görüntüyü geçmek için bir konvolüsyon çekirdeğini hesaplamak için gerçekten çirkin (wikipedia sayfasını gördünüz) işlevini kullanan bir evrişim işlevidir. Bu wikipedia sayfasındaki bir gauss için örnek bir çekirdek bulacaksınız.

orada tüm matematik noktası izleyici ve görüntü arasına yerleştirilmiş bir ağ elek ile üretilen dağılım deseni benzer yumuşak bir bulanıklık üretmektir. Görüntü ve ekran arasındaki mesafe ile ilgili olarak gaussianın 'büyüklüğünü' (standart sapma) düşünebilirsiniz.
http://www.embege.com/gauss/

DÜZENLEMEYİ
bağlantı artık bozuk gibi görünüyor beri burada, bir bağlantı:

Answer 3

Burada (benim gibi) kendiniz her şeyi hesaplamak istemiyorsanız, harika bir araçtır to archive.org:
http://web.archive.org/web/20150217075657/http://www.embege.com/gauss