Gaussian Blur - desvio padrão, raio e tamanho do kernel

1. Que tamanho do kernel usar para o desfoque gaussiano?
2. Como faço para escolher o tamanho do kernel para o filtro gaussiano?
3. Qual é o desvio padrão de um kernel gaussiano?
4. O que é desvio padrão no borrão gaussiano?

Que tamanho do kernel usar 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.

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 é o desvio padrão de um kernel gaussiano?

O desvio padrão para um kernel bidimensional é o raio em pixels contendo 68% da magnitude integrada dos coeficientes.

O que é desvio padrão no borrão gaussiano?

O desvio padrão da função gaussiana controla a quantidade de desfoque. Um grande desvio padrão (eu.e., > 2) Blurs significativamente, enquanto um pequeno desvio padrão (i.e., 0.5) embaçar menos. Se o objetivo é obter redução de ruído, um filtro de classificação (mediana) pode ser mais útil em algumas circunstâncias.