图像处理(7) |
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文章目录结构
1. 高斯模糊介绍2. 高斯模糊原理2.1 矩阵范围的像素平均值2.2 正态分布的权重
3. 计算高斯模糊
图像处理系列笔记:
https://blog.csdn.net/qq_33208851/article/details/95335809
1. 高斯模糊介绍
高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段,以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现)。 从数学的角度来看,图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于正态分布又叫作高斯分布,所以这项技术就叫作高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。 2. 高斯模糊原理 2.1 矩阵范围的像素平均值“模糊”,就是将图像中每个像素值进行重置的过程,这个过程采用将每一个像素都设置成周边像素的平均值。 正态分布显然是一种可取的权重分配模式。 在图形上,正态分布是一种钟形曲线,越接近中心,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平均值。 高斯函数: 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: 参考文章:https://baike.baidu.com/item/高斯模糊/10885810?fr=aladdin https://www.jianshu.com/p/302a895c12dd 图像处理系列笔记: https://blog.csdn.net/qq_33208851/article/details/95335809 |
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