應用1D高斯模糊的數據的集合

Question

我有一些數據組，其中每個對象具有一個Value和Price。我想使用他們的Value將高斯模糊應用到他們的Price。由於我的數據只有1個組件用於模糊，因此我試圖應用1D高斯模糊。

我的代碼做到這一點：

totalPrice = 0; 
totalValue = 0; 
for each object.OtherObjectsWithinPriceRange() 
    totalPrice += price; 
    totalValue += Math.Exp(-value*value); 

price = totalPrice/totalValue; 

我看到了良好的效果，但一維高斯模糊算法，我在網上看到的似乎使用偏差，西格瑪，PI，等我需要他們，或者他們嚴格二維高斯模糊？它們將這些1D模糊通道組合爲垂直和水平，因此它們仍然佔據2D。

此外，我將結果顯示爲顏色，但白色區域是稍微超過1（白色）。我如何正常化這個？我應該把這些值限制爲1嗎？這就是爲什麼我想知道我是否正在使用正確的公式。

Answer 1

你的代碼應用某種模糊，但絕對不是高斯。高斯模糊看起來像

kindaSigma = 1; 
priceBlurred = object.price; 
for each object.OtherObjectsWithinPriceRange() 
    priceBlurred += price*Math.Exp(-value*value/kindaSigma/kindaSigma); 

，只有假設value是成正比的價格範圍內的object和其他對象，無論這個「距離」在你的應用手段之間的「距離」。

給你的問題。

1. 二維高斯模糊完全等價於垂直和水平一維高斯模糊組合完成一個另一個。這就是2D高斯模糊通常在實踐中實現的方式。

2. 您不需要任何PI或sigmas作爲高斯的乘法因子 - 這些效果僅僅是縮放圖像，並且可以安全地忽略。

3. 指數下的六西格瑪（標準差）對結果產生重大影響，但它是不可能的，我告訴你，如果你需要與否。這取決於你的應用程序。 想要更多模糊效果：請在上面的代碼片段中使用較大的kindaSigma。 減少模糊：使用較小的kindaSigma。當kindaSigma太小時，你根本不會注意到任何模糊。當kindaSigma太大時，高斯模糊會有效地轉化爲移動平均濾波器。 玩它，並選擇你所需要的。

4. 我不知道我理解你的問題正常化。在圖像處理中，通常將每個顏色分量（R，G，B）存儲爲unsigned char。所以黑色表示（0,0,0），白色表示（255,255,255）。當然，您可以自由決定選擇不同的表示形式，並將白色作爲1.但請記住，對於使用標準8位演示文稿的可視化軟件包，值1表示幾乎爲黑色。所以你可能需要在顯示之前操作和重新標準化圖像。