python高斯核函式運用 高斯核函式

2021-10-16 19:31:10 字數 847 閱讀 7279

在計算機視覺中,有時也簡稱為高斯函式。高斯函式具有五個重要的性質,這些性質使得它在早期影象處理中特別有用.這些性質表明,高斯平滑濾波器無論在空間域還是在頻率域都是十分有效的低通濾波器,且在實際影象處理中得到了工程人員的有效使用.高斯函式具有五個十分重要的性質,它們是:

(1)二維高斯函式具有旋轉對稱性,即濾波器在各個方向上的平滑程度是相同的.一般來說,一幅影象的邊緣方向是事先不知道的,因此,在濾波前是無法確定乙個方向上比另一方向上需要更多的平滑.旋轉對稱性意味著高斯平滑濾波器在後續邊緣檢測中不會偏向任一方向.

(2)高斯函式是單值函式.這表明,高斯濾波器用畫素鄰域的加權均值來代替該點的畫素值,而每一鄰域畫素點權值是隨該點與中心點的距離單調增減的.這一性質是很重要的,因為邊緣是一種影象區域性特徵,如果平滑運算對離運算元中心很遠的畫素點仍然有很大作用,則平滑運算會使影象失真.

(3)高斯函式的傅利葉變換頻譜是單瓣的.這一性質是高斯函式傅利葉變換等於高斯函式本身這一事實的直接推論.影象常被不希望的高頻訊號所汙染(雜訊和細紋理).而所希望的影象特徵(如邊緣),既含有低頻分量,又含有高頻分量.高斯函式傅利葉變換的單瓣意味著平滑影象不會被不需要的高頻訊號所汙染,同時保留了大部分所需訊號.

(4)高斯濾波器寬度(決定著平滑程度)是由引數σ表徵的,而且σ和平滑程度的關係是非常簡單的.σ越大,高斯濾波器的頻帶就越寬,平滑程度就越好.通過調節平滑程度引數σ,可在影象特徵過分模糊(過平滑)與平滑影象中由於雜訊和細紋理所引起的過多的不希望突變量(欠平滑)之間取得折中.

(5)由於高斯函式的可分離性,大高斯濾波器可以得以有效地實現.二維高斯函式卷積可以分兩步來進行,首先將影象與一維高斯函式進行卷積,然後將卷積結果與方向垂直的相同一維高斯函式卷積.因此,二維高斯濾波的計算量隨濾波模板寬度成線性增長而不是成平方增長.

高斯核函式

參考鏈結 高斯卷積運算元 def getgausskernel sigma,h,w 構建高斯矩陣,得到中心點位置 gaussmatrix np.zeros h,w np.float32 ch h 1 2 cw w 1 2 for r in range h for c in range w norm2...

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高斯核函式 未完

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