Quando a soma de todos os elementos de um núcleo gaussiano é zero?

A soma de todos os elementos em um kernel deve ser zero quando você deseja remover completamente o termo "dc" ou constante ou compensado.

1. Por que é necessário que um núcleo de diferenciação tenha todos os seus coeficientes soma a zero?
2. Por que a soma total de coeficientes em um núcleo de alisamento é 1?
3. Qual é o desvio padrão de um kernel gaussiano?
4. Como o kernel gaussiano funciona?

Por que é necessário que um núcleo de diferenciação tenha todos os seus coeficientes soma a zero?

Diferenciando grãos, nos quais todos os elementos da soma do núcleo para zero, ∑i gi = 0, acentuam os lugares onde o sinal está mudando rapidamente em valor e, portanto, são úteis para extrair informações.

Por que a soma total de coeficientes em um núcleo de alisamento é 1?

É por isso que seus núcleos soma para 1. Se você olhar para a resposta de frequência deles, verá que o componente zero-frequência (componente dc) é 1. Este componente é a soma sobre o kernel. E sendo 1 significa que o componente DC da imagem não é modificado ao aplicar a convolução.

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 kernel gaussiano funciona?

Em outras palavras, o núcleo gaussiano transforma o produto DOT no espaço dimensional infinito na função gaussiana da distância entre os pontos no espaço de dados: se dois pontos no espaço de dados estiverem próximos do ângulo entre os vetores que os representam no O espaço do kernel será pequeno.