gaussian.jpg  

其比較特別的是,會達到一個類似透過半透明玻璃觀察影像的效果。
[按此下載]

 

高斯模糊濾鏡,是低通濾鏡(Low-pass Filter)的一種。
一樣是用來去除雜訊,預備讓往後的影像辨識更為容易。
高斯模糊濾鏡是利用常態分布(Normal Distribution)或稱高斯分布(Gaussian Distribution)的方式去取得一個像素的值。

使用說明:

step1.jpg  

step2.jpg

(圖片長寬請控制在24的倍數,以免出錯~)

 


和Average Filter(平均濾鏡)的比較

原圖

original.jpg  

套用兩種濾鏡的結果

compare.jpg   

 

之後再做銳利化的結果比較

sharpen.jpg  

這時候我們可以發現,不是用高斯模糊的左圖,再去做銳利化,比較會有雜訊。

 

遮罩產生公式:

 

遮罩實例如下 (長寬=11 σ=5)

(中心點座標為0,0,用粗體表示)  

小數點三位以下四捨五入(實際做的時候乘到小數點下20位,雙精確度)

0.002

0.003

0.003

0.004

0.004

0.004

0.004

0.004

0.003

0.003

0.002

0.003

0.003

0.004

0.004

0.005

0.005

0.005

0.004

0.004

0.003

0.003

0.003

0.004

0.004

0.005

0.005

0.005

0.005

0.005

0.004

0.004

0.003

0.004

0.004

0.005

0.005

0.006

0.006

0.006

0.005

0.005

0.004

0.004

0.004

0.005

0.005

0.006

0.006

0.006

0.006

0.006

0.005

0.005

0.004

0.004

0.005

0.005

0.006

0.006

0.006

0.006

0.006

0.005

0.005

0.004

0.004

0.005

0.005

0.006

0.006

0.006

0.006

0.006

0.005

0.005

0.004

0.004

0.004

0.005

0.005

0.006

0.006

0.006

0.005

0.005

0.004

0.004

0.003

0.004

0.004

0.005

0.005

0.005

0.005

0.005

0.004

0.004

0.003

0.003

0.003

0.004

0.004

0.005

0.005

0.005

0.004

0.004

0.003

0.003

0.002

0.003

0.003

0.004

0.004

0.004

0.004

0.004

0.003

0.003

0.002

研究實驗結果

σ值越大,圖形越昏暗

sigma.jpg  

Matlab相對應的遮罩圖

matlab1.jpg  

sigma值是針對標準差做變更,原則上這個值越大,模糊程度越明顯,因此其他數值都沒改的情況下,畫面就越來越暗。 

 

遮罩矩陣越大,鋸齒狀的情形越嚴重,而且越亮  (但用MATLAB跑卻沒有鋸齒狀,有爭議?)

matrix.jpg  

(最左邊的圖 σ是5才對,筆誤,以上三張的sigma都是5,只有遮罩大小改變)

matlab1.jpg  

理論上遮罩大小越大,單一像素參考的周圍區域會越大。因此如果隔壁像素亮度相差太大,該像素處理的結果就會較為極端。

所以會有鋸齒狀的情形發生。


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發表留言
  • damody
  • 可能是卷積(Convolution)方式取block的問題吧,不然應該會跟matlab一樣的。
  • 悄悄話