गॉसियन स्मूथिंग एक आम छवि प्रसंस्करण कार्य है, और गॉसियन फ़िल्टरिंग के परिचय के लिए, कृपया here देखें। जैसा कि हम देख सकते हैं, एक पैरामीटर: मानक व्युत्पन्न Gaussian फ़ंक्शन का आकार निर्धारित करेगा। हालांकि, जब हम गॉसियन फ़िल्टरिंग के साथ दृढ़ संकल्प करते हैं, तो दूसरा पैरामीटर: गॉसियन फ़िल्टर का विंडो आकार भी एक ही समय में निर्धारित किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, जब हम MATLAB द्वारा प्रदत्त fspecial
फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, न केवल मानक व्युत्पन्न बल्कि विंडो आकार भी प्रदान किया जाना चाहिए। सहजता से, गॉसियन मानक व्युत्पन्न बड़ा बड़ा गॉसियन कर्नेल विंडो होना चाहिए। हालांकि, सही विंडो आकार को सेट करने के तरीके के बारे में कोई सामान्य नियम नहीं है। कोई विचार? धन्यवाद!गॉसियन फ़िल्टर के विंडो आकार को निर्धारित करने के लिए कैसे करें
उत्तर
मास्क के size
फ़िल्टर राशि को चलाता है। एक बड़े size
, एक बड़े संकल्प मास्क के अनुरूप, आमतौर पर फ़िल्टरिंग की एक बड़ी डिग्री के परिणामस्वरूप होगा। अधिक मात्रा में शोर में कमी के लिए एक प्रकार के व्यापार-बंद के रूप में, बड़े फ़िल्टर छवि की विवरण गुणवत्ता को भी प्रभावित करते हैं।
यह मील का पत्थर है। अब Gaussian filter
पर आ रहा है, standard deviation
मुख्य पैरामीटर है। यदि आप मुखौटा के किनारे 2 डी फ़िल्टर, का उपयोग करते हैं तो आप शायद वजन 0 अनुमानित करने की इच्छा रखते हैं।
, जैसा कि मैंने पहले ही कहा, आप एक आकार जो आम तौर पर तीन बारstandard deviation
है के साथ एक मुखौटा चुन सकते हैं। इस तरह, लगभग पूरी गाऊसी घंटी को ध्यान में रखा जाता है और मुखौटा के किनारों पर आपके वजन असम्बद्ध रूप से शून्य होते हैं।
मुझे उम्मीद है कि इससे मदद मिलती है।
यदि आप मानक विचलन को 3 बार फ़िल्टर आकार सेट करते हैं, तो आप श्रेणी [-1.5 \ सिग्मा, 1.5 \ सिग्मा] को कवर कर रहे हैं। मुझे लगता है कि आप मानक विचलन 6 गुना मतलब है। –
मेरा मतलब था कि प्रत्येक पूंछ के लिए मानक विचलन 3 गुणा। यह 6 सिग्मा आयाम के रूप में बनाता है, हां। – fpe
Here एक अच्छा संदर्भ है।
विघटन के बाद, 3 सिग्मा से अधिक दूरी के साथ पिक्सेल नगण्य वजन है। this
जैसा कि पहले ही कहा, 6sigma देखें, 3sigma दोनों तरीकों से, क्योंकि 1 अंक और ऊपर 2 के घुमाव के मैट्रिक्स के
आकार को छानने के लिए प्रयोग की जाने वाली अनजाने 6sigma द्वारा 6sigma होगा निकलता है।
Here आप अलग गॉसियन कैसे प्राप्त कर सकते हैं।
अंत में, मानक विचलन (और इसलिए कर्नेल का उपयोग) का आकार इस बात पर निर्भर करता है कि छवि में आपको कितना शोर होना चाहिए। जाहिर है, एक बड़ा संकल्प कर्नेल का अर्थ है कि छोटे पिक्सेल को छोटे पनेल के विपरीत केंद्रीय पिक्सेल के नए मान में योगदान देना पड़ता है।
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मुझे विश्वास है कि इस पोस्ट उपयोगी होगा: http://stackoverflow.com/questions/2773606/gaussian-filter-in-matlab – fpe
मुझे लगता है कि आप आम तौर पर एक 'size', जिस पर है चुन सकते हैं आपके गॉसियन 'घंटी 'के चयनित' मानक विचलन 'के कम से कम 3 गुना। – fpe