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- ¿Qué es la convolución gaussiana??
- ¿Qué es la diferencia de gaussiano en el procesamiento de imágenes??
- ¿Cómo se define un núcleo gaussiano??
- ¿Cuál es la desviación estándar de un núcleo gaussiano??
¿Qué es la convolución gaussiana??
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).
¿Qué es la diferencia de gaussiano en el procesamiento de imágenes??
La diferencia de los gaussianos es un algoritmo de mejora de la imagen en escala de grises que implica la resta de una versión borrosa de una imagen de escala gris original de otra versión menos borrosa del original.
¿Cómo se define un núcleo gaussiano??
Un núcleo gaussiano es un núcleo con la forma de una curva gaussiana (distribución normal). Aquí hay un gaussiano estándar, con una media de 0 y una σ (= desviación estándar de la población) de 1. >>> x = np. Arange (-6, 6, 0.1) # X de -6 a 6 en pasos de 0.1 >>> y = 1 / np.
¿Cuál es la desviación estándar de un núcleo gaussiano??
La desviación estándar para un núcleo bidimensional es el radio en píxeles que contiene el 68% de la magnitud integrada de los coeficientes.
