गॉसियन ब्लर और कन्फोल्यूशन कर्नेल

Question

मुझे समझ में नहीं आता कि एक संकल्प कर्नेल क्या है और मैं एक छवि में पिक्सल के लिए एक रूपांतरण मैट्रिक्स कैसे लागू करूं (मैं एक छवि पर गॉसियन ब्लर ऑपरेशन करने के बारे में बात कर रहा हूं)।

क्या मुझे गॉसियन ब्लर ऑपरेशन के लिए कर्नेल बनाने के बारे में स्पष्टीकरण मिल सकता है?

मैं this article पढ़ रहा हूँ, लेकिन मैं समझने के लिए कैसे चीजें किया जाता है नहीं कर पा रहे ...

किसी को जो मुझे करने के लिए :) यह समझाने के लिए समय लगता है के लिए धन्यवाद,

ExtremeCoder

Answer 1

बुनियादी विचार यह है कि छवि के नए पिक्सेल इसके करीब पिक्सल के भारित औसत द्वारा बनाए जाते हैं (पिक्सेल के चारों ओर एक चक्र को चित्रित करने की कल्पना करें)।

छवि में प्रत्येक पिक्सेल के लिए आप पिक्सेल के चारों ओर एक छोटा वर्ग बनाने जा रहे हैं। आइए कहें कि आप 8 पड़ोसियों को एक पिक्सेल के बगल में ले जाएं (विकर्ण सहित, यहां तक ​​कि इससे कोई फर्क नहीं पड़ता), और हम मध्यम पिक्सेल प्राप्त करने के लिए भारित औसत प्रदर्शन करते हैं।

गॉसियन ब्लर मामले में यह दो आयामी संचालन में टूट जाता है। प्रत्येक पिक्सेल के लिए केवल पंक्ति दिशा में पिक्सेल के बगल में कुछ पिक्सेल लेते हैं। पिक्सेल मानों को गुणा करें जब गॉसियन वितरण से गणना की गई वजन (या यदि आप इसे दृश्य प्रभाव के लिए कर रहे हैं, न कि वैज्ञानिक कारण के लिए, वजन कुछ भी अच्छा दिख सकता है) और उन्हें जोड़ दें। इसे देखने का एक और तरीका पिक्सेल एक वेक्टर बनाता है और वजन एक वेक्टर बनाते हैं और आप डॉट उत्पाद ले रहे हैं। कॉलम दिशा में एक अलग पास के रूप में इस प्रक्रिया को दोहराएं।

Answer 2

एक संकल्प कर्नेल मूल्यों का एक मैट्रिक्स है जो निर्दिष्ट करता है कि पिक्सेल का पड़ोस अंतिम छवि में उस पिक्सेल के राज्य में कैसे योगदान देता है। मूल बातें here का एक उचित विवरण है। एक गाऊशियन ब्लर एक संकल्प समारोह है जो छवि को पारित करने के लिए एक संकल्प कर्नेल की गणना करने के लिए वास्तव में बदसूरत (आपने विकिपीडिया पृष्ठ देखा है) फ़ंक्शन का उपयोग करता है। आपको उस विकिपीडिया पृष्ठ में एक गाऊशियन के लिए एक उदाहरण कर्नेल मिलेगा।

वहां सभी गणित का बिंदु एक मुलायम धुंध उत्पन्न करना है जो दर्शकों और छवि के बीच एक जाल स्क्रीन द्वारा उत्पादित स्कैटर पैटर्न जैसा दिखता है। आप छवि और स्क्रीन के बीच की दूरी से संबंधित होने के नाते गाऊशियन के 'आकार' (मानक विचलन) के बारे में सोच सकते हैं। चूंकि लिंक अब टूट किया जा रहा है
http://www.embege.com/gauss/

संपादित
, यहाँ एक कड़ी है:

Answer 3

यहाँ एक भयानक उपकरण है, अगर आप (मेरे जैसे) खुद के द्वारा यह सब गणना करने के लिए नहीं करना चाहती है archive.org पर:
http://web.archive.org/web/20150217075657/http://www.embege.com/gauss