广东网站建设便捷,个人建站,中小网站公司做的推广怎么样,天元建设集团有限公司鲁班奖我们先看中值滤波和均值滤波。
以前#xff0c;我认为是一样的#xff0c;没有区分过。
他们说#xff0c;均值滤波有使图像模糊的效果。
中值滤波有使图像去椒盐的效果。为什么不同呢#xff1f;试了一下#xff0c;果然不同#xff0c;然后追踪了一下定义。
12345我认为是一样的没有区分过。
他们说均值滤波有使图像模糊的效果。
中值滤波有使图像去椒盐的效果。为什么不同呢试了一下果然不同然后追踪了一下定义。
12345均值是3
12345中值也是3这就是不加区别的原因。
再看1,2,7,8,10均值是28/55.6
中值显然是7。这就是区别。所以有时二者相等有时并不同。
中值为什么能去椒盐椒盐其实就是离谱的噪点比如1,2,7,8,10中的1,2其实针对均值5.6,1,10离得更远一些。
所以中值舍去的就是1,2之类而均值舍去的是1,10之类
那么模糊又是什么意思其实就是拉平没有了特色和细节就像灰色的天空蓝色天空也行或者整片白云应区别噪点比如云中飞机了显然5.6更合适拉平效果而7有偏颇。
不管是拉平的平原柏油马路的颜色这些没有特色的容易引起审美疲劳。一群同学中没个高个都差不多没几个优秀的学生办学没特色好中庸图像中一团黑或白都算
下面我们用数学公式区分一下这些不着边际的话语平均值是这样定义的
u1/n*u就是均值xi代表上面的1,2,7,8,10n是个数。
我们还学习了一个公式代表偏离均值程度sigma*sigma1/n*。
显然值越大偏差程度越大。
十月初想通了一件事就是这两个公式是万物基础高斯函数很牛也是要靠这两个定义支撑。
高斯函数在图像处理中常常用来模糊平滑图像去除噪点那么他这个模糊和均值模糊有什么差别
均值模糊更具有一般性而高斯模糊更具有特殊性为什么呢
这个世界可以用连续和离散来概括而均值概括了连续和离散而高斯函数针对的是连续空间。
也就是说均值模糊什么情况下都能用而高斯模糊最好在连续空间使用。
我们再看一下高斯函数的来历
有人为了解简单的微分方程/f(x)c*x;
可以推导出f(x)K*exp(1/2*x*x*c),k是常数
欲使得f(x)1;这个公式其实就是使其归一化或者说用概率论来说在x定义域上必然发生的概率是1或者说必然有解。
可以推导出c-1/(sigma*sigma)
再利用可以推出k1/sigma*1/。
所以fx高斯函数因为他是高斯发现的故以其名字命名。
显然这些推导的成立都是在连续的基础上。
高斯模糊靠的就是这个sigma这个sigma在连续函数上等于偏离均值程度当函数不连续时上面那个均值和偏离程度的公式仍然成立即就是sigma*sigma1/n*中sigma的定义包含了高斯函数中的sigma。
其实sigma的平滑模糊靠的就是这个均值u。只不过用u模糊平滑时对x的掌控力度不如sigma好。
也有人把这个sigma叫波长鞭长或半径他可以达成不同的模糊程度。
最后我们来回答为什么这个sigma摇身一变成为尺度了
我在研究sift和canny以及膨胀腐蚀的时候发现腐蚀可以认为是图像缩小膨胀可以认为是放大特别是腐蚀轮廓一圈一圈消下去一个像素sigma0.8膨胀一圈轮廓一圈增加一个像素sigma1.2。
尺度在图像上是什么就是放大缩小从视觉轮廓上的膨胀腐蚀和sigma的变化我终于想通了尺度就是sigma。
