高斯模糊和卷积核
convolution
image-processing
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我不了解什么是卷积核以及如何将卷积矩阵应用于图像中的像素(我正在谈论对图像进行高斯模糊运算)。

我还能得到关于如何为高斯模糊操作创建内核的解释吗?

我正在阅读本文,但似乎无法理解事情的完成方式...

感谢所有花时间向我解释这一点的人:),

ExtremeCoder

参考资料:
Stack Overflow
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这是一个很棒的工具,如果您不想自己(如我)自己计算所有内容:
http://www.embege.com/gauss/

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由于该链接现在似乎已断开,因此这里是指向archive.org的链接:
http://web.archive.org/web/20150217075657/http://www.embege.com/gauss

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卷积核是一个值矩阵,用于指定像素的邻域如何对最终图像中该像素的状态作出贡献。有基本的公平的描述在这里 。高斯模糊是一种卷积函数,它使用一个非常难看的函数(您已经看过维基百科页面)来计算卷积核以通过图像。您将在该Wikipedia页面中找到高斯的示例内核。

此处所有数学运算的要点是产生柔和的模糊效果,该模糊效果类似于放置在查看器和图像之间的网状屏幕产生的散射图案。您可以认为高斯的“大小”(标准偏差)与图像和屏幕之间的距离有关。

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基本思想是,图像的新像素由靠近它的像素的加权平均值创建(想象在像素周围画一个圆)。

对于图像中的每个像素,您将在像素周围创建一个小方块。假设您将一个像素旁边的8个邻居(即使在这里无关紧要,也包括对角线)对了,我们执行加权平均以获得中间像素。

在高斯模糊情况下,它分解为两个一维运算。对于每个像素,仅在行方向上取一个像素旁边的一些像素。将像素值乘以从高斯分布计算出的权重(如果您出于视觉效果而不是出于科学原因这样做,则权重可以看起来不错),然后将它们相加。另一种看待它的方法是像素构成一个矢量,权重构成一个矢量,而您采用的是点积。在列方向重复此过程,作为单独的过程。

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