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- ¿Cómo elijo el tamaño del núcleo para el filtro gaussiano??
- ¿Cuál del núcleo se puede usar para suavizar las imágenes??
- ¿Qué es un buen tamaño de núcleo para el desenfoque gaussiano??
- ¿Qué es el suavizado gaussiano en el procesamiento de imágenes??
¿Cómo elijo el tamaño del núcleo para el filtro gaussiano??
Por ejemplo, si Sigma = 1 entonces el gaussiano es mayor que Epsilon = 0.01 cuando x <= 2.715 Entonces un radio de filtro = 3 (ancho = 2*3 + 1 = 7) es suficiente. Si reduce/aumenta Epsilon, necesitará un radio más grande/más pequeño.
¿Cuál del núcleo se puede usar para suavizar las imágenes??
En el caso del suavizado, el filtro es el núcleo gaussiano. Por lo tanto, si esperamos una señal en nuestras imágenes de forma gaussiana, y de FWHM de digamos 10 mm, esta señal se detectará mejor después de que haya suavizado nuestras imágenes con un filtro gaussiano FWHM de 10 mm.
¿Qué es un buen tamaño de núcleo para el desenfoque gaussiano??
Por lo general, sin embargo, es raro usar un tamaño de núcleo mayor que alrededor de 50 más o menos, ya que las cosas generalmente ya están bastante borrosas en ese momento. El desenfoque gaussiano es un gran ejemplo de matemáticas simples de un uso poderoso en el procesamiento de imágenes.
¿Qué es el suavizado gaussiano en el procesamiento de imágenes??
El operador de suavizado gaussiano es un operador de convolución en 2-D que se utiliza para "difuminar" las imágenes y eliminar los detalles y el ruido. En este sentido, es similar al filtro medio, pero utiliza un núcleo diferente que representa la forma de una joroba gaussiana (en forma de campana).
