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- ¿Qué es un buen tamaño de núcleo para el desenfoque gaussiano??
- ¿Cómo se calcula el desenfoque gaussiano??
- ¿Cómo se aproxima a los filtros gaussianos??
- ¿El filtro gaussiano desdibuja la imagen??
¿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.
¿Cómo se calcula el desenfoque gaussiano??
En pocas palabras, el algoritmo de desenfoque gaussiano es un proceso de realizar una operación promedio ponderada en toda la imagen. El valor de cada píxel se obtiene mediante promedio ponderado de sí mismo y otros valores de píxeles en el campo.
¿Cómo se aproxima a los filtros gaussianos??
La idea es bastante simple, difumina la imagen varias veces usando un filtro de caja y se aproximará a un desenfoque gaussiano. La máscara de convolución del filtro de caja en 1D se parece a [1 1 1 1] * 0.25, dependiendo de qué tan grande quieras que sea la máscara borrosa. Básicamente, simplemente calcula el valor promedio dentro de la máscara.
¿El filtro gaussiano desdibuja la imagen??
"Se suaviza todo."Un tipo de filtro de paso bajo, el desenfoque gaussiano suaviza los valores de píxeles desiguales en una imagen cortando los valores atípicos extremos.
