Подтвердить что ты не робот

Гауссовские размытия и ядра свертки

Я не понимаю, что такое ядро ​​свертки, и как я применил бы матрицу свертки к пикселям в изображении (я говорю о выполнении операции Gaussian Blur на изображении).

Также я могу получить объяснение о том, как создать ядро ​​для операции Gaussian Blur?

Я читаю эту статью, но я не могу понять, как это делается...

Спасибо всем, кто требует времени, чтобы объяснить это мне:),

ExtremeCoder

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Основная идея заключается в том, что новые пиксели изображения создаются средневзвешенными пикселями, близкими к нему (представьте, что вы рисуете круг вокруг пикселя).

Для каждого пикселя изображения вы создадите маленький квадрат вокруг пикселя. Допустим, вы берете 8 соседей рядом с пикселем (включая диагонали, даже если это неважно здесь), и мы выполняем средневзвешенное значение, чтобы получить средний пиксель.

В случае гауссовского размытия он разбивается на две одномерные операции. Для каждого пикселя возьмите некоторое количество пикселей рядом с пикселем только в направлении строки. Умножьте значения пикселей по времени на весы, вычисленные по гауссовскому распределению (или если вы делаете это для визуального эффекта, а не по научной причине, весы могут что угодно, что хорошо выглядит) и суммировать их. Еще один способ взглянуть на это - это сделать пиксель вектором, а веса - сделать вектор, а ваш - точечным. Повторите этот процесс в направлении столбца как отдельный проход.

Ответ 2

Ядро свертки представляет собой матрицу значений, которые определяют, как окрестность пикселя вносит вклад в это состояние пикселя в конечном изображении. Там справедливое описание основ здесь. Гауссово размытие - это функция свертки, которая использует действительно уродливую (вы видели страницу wikipedia) функцию, чтобы вычислить ядро ​​свертки для передачи изображения. Вы найдете пример ядра для gaussian на этой странице wikipedia.

Точка всей математики там должна вырабатывать мягкое размытие, которое напоминает картину рассеяния, создаваемую сетчатым экраном, размещенным между зрителем и изображением. Вы можете думать о "размере" (стандартном отклонении) гауссова как о связи между расстоянием между изображением и экраном.