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我發現在OpenCV documentation for cvSmooth,σ可以從內核大小計算如下計算高斯濾波器的西格瑪: 標準差= 0.3(N/2 - 1)+ 0.8使用內核的大小
我想知道這個方程的理論背景。
謝謝。
我發現在OpenCV documentation for cvSmooth,σ可以從內核大小計算如下計算高斯濾波器的西格瑪: 標準差= 0.3(N/2 - 1)+ 0.8使用內核的大小
我想知道這個方程的理論背景。
謝謝。
使用對σ這樣的值,在內核的和內核的邊緣的中心值之間的比率,發現y=0
和x=n/2-1
,是:
g_edge/g_center = exp(-(x²+y²)/(2σ²))
= exp(-(n/2-1)²/(2*(0.3(n/2-1)+0.8)²))
該值的限作爲n
上漲是:
exp(-1/(2*0.3²)) = 0.00386592
注意1/256
是0.00390625
。圖像通常以256值範圍編碼。選擇0.3
可確保內核考慮可能會顯着影響結果值的所有像素。
恐怕我沒有0.8
部分的解釋,但我想這是爲了在n
很小時確保合理的值。
非常感謝您的回答。請原諒我的無知,我看不到exp(-1 /(2 *0.3²))= 0.00386592的效果,相當於1/256。如果你能給出一個更簡單的解釋,我將非常感激。 此外,不應該在(x = n/2-1,y = n/2-1)而不是(x = n/2-1,y = 0)處取最遠像素? 謝謝。 – AimingHigh