गाऊशियन चिकनाई पर भिन्नता (सिग्मा) का प्रभाव

Question

मुझे गॉसियन, वैरेंस, छवि धुंधलापन के बारे में पता है और मुझे लगता है कि मैं गॉसियन ब्लर में भिन्नता की अवधारणा को समझता हूं लेकिन फिर भी मैं 100% निश्चित नहीं हूं।

मैं गॉसियन स्मूथिंग में sigma or variance की भूमिका जानना चाहता हूं। मेरा मतलब है, उसी विंडो आकार के लिए sigma के मूल्य को बढ़ाकर क्या होता है..और ऐसा क्यों होता है?

अगर कोई इसके बारे में कुछ अच्छा साहित्य प्रदान करता है तो यह वास्तव में सहायक होगा। (मैं पहले से ही कुछ करने की कोशिश की लेकिन नहीं मैं क्या देख रहा हूँ मिल सकता है)

मेजर भ्रम:,

उच्चतर आवृत्ति> विवरण (जैसे शोर)

लोअर आवृत्ति> सिंहावलोकन की तरह छवि का

बढ़ती sigma करके, हम कुछ उच्च आवृत्तियों अनुमति दे रहे हैं .... तो हम आवृत्ति में वृद्धि के साथ और अधिक विस्तृत मिलना चाहिए लेकिन मामले विपरीत जब हम sigma बढ़ाने के लिए, छवि अधिक धुँधली हो जाता है।

Answer 1

मुझे लगता है यह देखने के सिग्नल प्रोसेसिंग बिंदु से निम्न चरणों में किया जाना चाहिए, पहले:

1. गाऊसी फ़िल्टर एक कम पास फिल्टर है। कम पास फ़िल्टर के रूप में उनके नाम कम आवृत्तियों को पारित करते हैं - कम आवृत्तियों को रखते हुए। तो जब हम आवृत्ति डोमेन में छवि को देखते हैं तो किनारों में उच्चतम आवृत्तियों होती है (स्थानों पर तीव्रता में उच्च परिवर्तन होता है और प्रत्येक तीव्रता मान एक विशिष्ट दृश्य आवृत्ति के अनुरूप होता है)।
2. गॉसियन फ़िल्टर में सिग्मा की भूमिका को इसके औसत मूल्य के आसपास भिन्नता को नियंत्रित करना है। इसलिए सिग्मा बड़ा हो जाता है और अधिक भिन्नता के आस-पास की अनुमति होती है और सिग्मा छोटे हो जाते हैं, जिसका मतलब है कि चारों ओर कम भिन्नता है।
3. स्थानिक डोमेन में फ़िल्टरिंग रूपांतरण के माध्यम से की जाती है। यह बस का अर्थ है कि हम छवि में प्रत्येक पिक्सेल पर कर्नेल लागू करते हैं। कानून कर्नेल के लिए मौजूद है। उनका योग शून्य होना चाहिए।

अब सभी को एक साथ रखो! जब हम किसी छवि पर गॉसियन फ़िल्टर लागू करते हैं, तो हम कम पास फ़िल्टरिंग कर रहे हैं। लेकिन जैसा कि आप जानते हैं कि यह असतत डोमेन (छवि पिक्सेल) में होता है। तो हमें गॉसियन कर्नेल बनाने के लिए हमारे गॉसियन फ़िल्टर को मापना होगा। क्वांटिज़ेशन चरण में, जैसे गॉसियन फ़िल्टर (जीएफ) में एक छोटी सिग्मा है, इसमें सबसे तेज पिक है। तो अधिक वजन केंद्र में केंद्रित होगा और इसके आसपास कम होगा।

प्राकृतिक छवि आंकड़ों के अर्थ में! अध्ययन के इस क्षेत्र के वैज्ञानिकों ने दिखाया कि हमारी दृष्टि प्रणाली छवियों के जवाब में गॉसियन फ़िल्टर का एक प्रकार है। उदाहरण के लिए देखें एक व्यापक दृश्य पर एक नज़र डालें! एक विशिष्ट बिंदु पर ध्यान मत देना! तो आप इसमें बहुत सी चीजों के साथ एक विस्तृत दृश्य देखते हैं। लेकिन विवरण स्पष्ट नहीं हैं! अब देखा गया एक विशिष्ट बिंदु देखें। आप अधिक विवरण देखते हैं जो आपने पहले नहीं किया था। सिग्मा यहां दिखाई देती है। जब आप सिग्मा बढ़ाते हैं तो आप विस्तार से ध्यान देने के बिना व्यापक दृश्य को देख रहे हैं। और जब आप मूल्य कम करते हैं तो आपको अधिक जानकारी मिल जाएगी।

मुझे लगता है कि विकिपीडिया और अधिक मदद कर सकते हैं की तुलना में मेरे, Low Pass Filters, Guassian Blur