高斯模糊是具有特定大小(它是參數)的高斯內核的卷積。
所以對於卷積的步驟是:
make Gaussian kernel
convolve image
據我所知OpenCV的使用了一些優化,如果內核大小比預定閾值大(我認爲這是7)。然後,卷積不是在空間域中,而是在頻域中執行的。
的步驟是:
calculate result image size (needs to be power of 2 -> look at FFT)
transform image to frequency domain (e.g. FFT)
transform kernel to frequency domain (e.g. FFT)
multiply those matrices (element by element)
transform result matrix in spatial domain (e.g. inverse FFT)
clip matrix (convolution in frequency domain is cyclic convolution)
如果你想只是基本版看看: GaussianBlur.cs類AForge.NET庫 (第一次嘗試使用類地看到,適合您的需要) DOC:
http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/f074e0dd-865c-fd5f-ba0a-80e336a0eaea.htm
問題應該加以澄清。你是問1.標準偏差是如何從模糊函數參數(我假設它是相同的)或2.給出了標準偏差是從什麼內核大小中選擇的? (我認爲最小的不會影響結果) –