O efeito do desvio padrão ($ \ sigma $) de um kernel gaussiano ao suavizar uma imagem de gradientes

1. Qual é o desvio padrão de um kernel gaussiano?
2. Como o sigma afeta o kernel gaussiano?
3. Qual é o efeito de mudar o kernel_size e sigma?
4. Como o sigma afeta o borrão gaussiano?

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.

Como o sigma afeta o kernel gaussiano?

O papel do Sigma no filtro gaussiano é controlar a variação em torno de seu valor médio. Assim, à medida que o sigma se torna maior, mais variação é permitida em torno da média e à medida que o sigma se menor, menor a variação permitida em torno da média. A filtragem no domínio espacial é feita através da convolução.

Qual é o efeito de mudar o kernel_size e sigma?

Qual é o efeito de mudar o kernel_size e sigma? Resposta: Aumentar o tamanho do kernel ou Sigma tornaria a imagem mais embaçada (suave).

Como o sigma afeta o borrão gaussiano?

O valor de σ controla a variação em torno de um valor médio da distribuição gaussiana, que determina a extensão do efeito embaçado em torno de um pixel.