Howtosignalprocessing
- Como faço para escolher o tamanho do kernel para o filtro gaussiano?
- Qual do kernel pode ser usado para suavizar as imagens?
- O que é um bom tamanho do kernel para o desfoque gaussiano?
- O que é suavização gaussiana no processamento da imagem?
Como faço para escolher o tamanho do kernel para o filtro gaussiano?
Por exemplo, se Sigma = 1, então o gaussiano é maior que o epsilon = 0.01 quando x <= 2.715 Então, um raio de filtro = 3 (largura = 2*3 + 1 = 7) é suficiente. Se você reduzir/aumentar o epsilon, precisará de um raio maior/menor.
Qual do kernel pode ser usado para suavizar as imagens?
No caso de suavização, o filtro é o kernel gaussiano. Portanto, se estivermos esperando sinal em nossas imagens, que é de forma gaussiana e de FWHM de 10 mm, esse sinal será melhor detectado depois que suavizarmos nossas imagens com um filtro gaussiano de 10 mm FWHM.
O que é um bom tamanho do kernel para o desfoque gaussiano?
Normalmente, no entanto, é incomum usar um tamanho de kernel maior que cerca de 50 ou mais, pois as coisas geralmente já estão bem embaçadas nesse ponto. O desfoque gaussiano é um ótimo exemplo de matemática simples colocada em um uso poderoso no processamento de imagens.
O que é suavização gaussiana no processamento da imagem?
O operador de suavização gaussiano é um operador de convolução 2-D que é usado para `` desfoque '' e remover detalhes e ruído. Nesse sentido, é semelhante ao filtro médio, mas usa um kernel diferente que representa a forma de uma corcunda gaussiana ('em forma de sino').
