एक छवि के गॉसियन फ़िल्टरिंग के लिए इष्टतम सिग्मा?

Question

जब एक छवि के लिए एक गाऊसी कलंक को लागू करने, आम तौर पर सिग्मा एक पैरामीटर (उदाहरण मैटलैब और ImageJ शामिल हैं) है।

एक कैसे पता क्या सिग्मा होना चाहिए है? क्या इष्टतम सिग्मा को समझने के लिए कोई गणितीय तरीका है? मेरे मामले में, मेरे पास पृष्ठभूमि में तुलना की गई छवियों में कुछ वस्तुएं हैं, और मुझे उन्हें कम्प्यूटेशनल रूप से ढूंढने की आवश्यकता है। मैं इन वस्तुओं का केंद्र भी उज्ज्वल बनाने के लिए गॉसियन फ़िल्टर लागू करने जा रहा हूं, जो उम्मीद करता है कि उन्हें ढूंढने में मदद मिलेगी। मैं इसके लिए इष्टतम सिग्मा कैसे निर्धारित कर सकता हूं?

Answer 1

वहाँ आप के लिए यह निर्धारित करने के लिए कोई सूत्र नहीं है, इष्टतम सिग्मा छवि कारकों पर निर्भर करेगा - मुख्य रूप से छवि का संकल्प और इसमें आपकी वस्तुओं का आकार (पिक्सल में)।

इसके अलावा, ध्यान दें कि गाऊसी फिल्टर वास्तव में कुछ भी चमक नहीं होती हैं; आप विपरीत अधिकतम तकनीकों को देखना चाहते हैं - हिस्टोग्राम खींचने जैसी सरल चीज़ों की तरह लगता है कि आपके लिए अच्छा काम कर सकता है।

संपादित करें: अधिक स्पष्टीकरण - सिग्मा मूल रूप से नियंत्रित करता है कि आपका कर्नेल फ़ंक्शन "वसा" कैसे होगा; उच्च सिग्मा मूल्य एक व्यापक त्रिज्या पर धुंधला होता है। चूंकि आप छवियों के साथ काम कर रहे हैं, इसलिए बड़ी सिग्मा आपको फंक्शन की ऊर्जा को पकड़ने के लिए एक बड़े कर्नेल मैट्रिक्स का उपयोग करने के लिए भी मजबूर करती है। अपने विशिष्ट मामले के लिए, आप अपने कर्नेल काफी बड़ा वस्तु के सबसे को कवर करने के होना चाहता हूँ, लेकिन नहीं इतनी बड़ी (इतना है कि यह काफी धुंधला है) है कि यह एक बार में एकाधिक पड़ोसी वस्तुओं ओवरलैपिंग शुरू होता है - तो वास्तव में, वस्तु जुदाई है आकार के साथ एक कारक भी।

आप MATLAB उल्लेख के बाद से - आप fspecial('gaussian', hsize, sigma) समारोह, जहां hsize कर्नेल का आकार है और sigma, है अच्छी तरह से, सिग्मा का उपयोग कर विभिन्न मापदंडों के साथ विभिन्न गाऊसी कर्नेल पर एक नज़र ले जा सकते हैं। पैरामीटर को बदलने का प्रयास करें यह देखने के लिए कि यह कैसे बदलता है।

Answer 2

आपको एक फ़ंक्शन जी का न्यूनतम/अधिकतम खोजना होगा जैसे कि जी (एक्स, सिग्मा) जहां एक्स आपके अवलोकनों का एक सेट है (आपके मामले में, आपकी छवि ग्रेस्केल मान), यह फ़ंक्शन कुछ भी हो सकता है जो बनाए रखे iamge की तीव्रता के "आदेश", उदाहरण के लिए, इस (जी) के रूप में छवि के 1 व्युत्पन्न साथ किया जा सकता,

fil = fspecial('sobel'); 
im = imfilter(I,fil); 
imagesc(im); 
colormap = gray; 

इस आप एक छवि के पहले व्युत्पन्न का परिणाम देता है, अब आप maximzing जी (एक्स, सिग्मा), इसका मतलब है कि आप कुछ बैठने वाली सिग्माओं कोशिश कर रहे हैं (जैसे कि चलो बढ़ते क्रम में,) जब तक आप एक सिग्मा कि जी अधिक से अधिक बनाता है तक पहुँचने के द्वारा अधिकतम सिग्मा लगाना चाहते हैं। यह दूसरे व्युत्पन्न के साथ भी किया जा सकता है।