Mengapa imej harus kabur menggunakan kernel Gaussian sebelum downsampling?

Gaussian kabur biasanya digunakan apabila mengurangkan saiz gambar. Apabila merendahkan imej, adalah perkara biasa untuk memohon penapis lulus rendah ke imej sebelum menyambung semula. Ini adalah untuk memastikan bahawa maklumat frekuensi tinggi palsu tidak muncul dalam imej downsampled (aliasing).

1. Mengapa kita boleh menggunakan kabur Gaussian ke imej sebelum mengekstrak ciri?
2. Mengapa kita menggunakan kabur Gaussian dalam pemprosesan imej?
3. Mengapa anda mengaburkan gambar sebelum diproses?
4. Adakah penapis Gaussian mengaburkan gambar?

Mengapa kita boleh menggunakan kabur Gaussian ke imej sebelum mengekstrak ciri?

Gaussian kabur imej untuk mengurangkan jumlah bunyi dan mengeluarkan speckles dalam gambar. Adalah penting untuk menghapuskan komponen frekuensi yang sangat tinggi yang melebihi yang berkaitan dengan penapis kecerunan yang digunakan, jika tidak, ini boleh menyebabkan tepi palsu dikesan.

Mengapa kita menggunakan kabur Gaussian dalam pemprosesan imej?

Jurugambar dan pereka memilih fungsi Gaussian untuk beberapa tujuan. Sekiranya anda mengambil gambar dengan cahaya yang rendah dan imej yang dihasilkan mempunyai banyak bunyi, gaussian kabur dapat membisukan bunyi itu. Sekiranya anda ingin meletakkan teks di atas gambar, kabur Gaussian dapat melembutkan imej supaya teks menonjol dengan lebih jelas.

Mengapa anda mengaburkan gambar sebelum diproses?

Memohon penapis kabur lulus rendah melicinkan tepi dan menghilangkan bunyi dari gambar. Kabur sering digunakan sebagai langkah pertama sebelum kita melakukan pengesanan ambang atau kelebihan. Kabur Gaussian boleh digunakan untuk imej dengan skimage.

Adakah penapis Gaussian mengaburkan gambar?

"Ia melembutkan semuanya."Satu jenis penapis lulus rendah, gaussian kabur melicinkan nilai piksel yang tidak rata dalam imej dengan memotong outlier yang melampau.