Parâmetros do kernel gaussiano no contexto da convolução da imagem

1. O que é convolução gaussiana?
2. O que é diferença de gaussiano no processamento de imagens?
3. Como um kernel gaussiano é definido?
4. Qual é o desvio padrão de um kernel gaussiano?

O que é convolução gaussiana?

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').

O que é diferença de gaussiano no processamento de imagens?

A diferença dos gaussianos é um algoritmo de aprimoramento de imagem em escala de cinza que envolve a subtração de uma versão borrada de uma imagem original em escala de cinza de outra versão menos turva do original.

Como um kernel gaussiano é definido?

Um kernel gaussiano é um núcleo com a forma de uma curva gaussiana (distribuição normal). Aqui está um gaussiano padrão, com média de 0 e σ (= desvio padrão da população) de 1. >>> x = np. Arange (-6, 6, 0.1) # x de -6 a 6 em etapas de 0.1 >>> y = 1 / np.

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.