利用python操作像素实现高斯模糊算法的运用

前言

最近需要复习好几年没有用过的矩阵以及信号系统知识,恰好看到的一篇论文提到了高斯模糊,我就考虑使用基本的像素操作重新实现一遍练习下。日常使用中还是建议直接使用ImageFilter库吧。

高斯模糊,在图像处理中的应用绝对是非常广泛的。其对于用户的最大感官就是感觉加上了一层半透明玻璃的效果,如果某人近视的话,看到处理的图像估计会不由自主的去推一下自己的眼镜框吧。^_^

程序截图

作为最近我学习python中的一个自我练习,下面两幅图就是使用python对一幅图像(今天中午的一张气象卫星云图)进行高斯模糊处理。

参数使用sigma=2进行处理:

输入图像

(原始输入图像前)


输出图像

(计算后输出图像)

核心公式算法

简单来说就是俩矩阵做了个卷积。N维空间中的高斯分布有:
N维空间中的高斯分布
将其离散化并归一化后,即得变换矩阵。

A Gaussian blur (also known as Gaussian smoothing) is the result of blurring an image by a Gaussian function. It is a widely used effect in graphics software, typically to reduce image noise and reduce detail. The visual effect of this blurring technique is a smooth blur resembling that of viewing the image through a translucent screen, distinctly different from the bokeh effect produced by an out-of-focus lens or the shadow of an object under usual illumination. Gaussian smoothing is also used as a pre-processing stage in computer vision algorithms in order to enhance image structures at different scales—see scale-space representation and scale-space implementation.

代码

作者: Leniy

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43 thoughts on “利用python操作像素实现高斯模糊算法的运用

  1. 看来这辈子和数学无缘了···············什么叫做卷积啊!另外“高斯模糊”只有在ps里面有见到·····从未想过用编程如何去实现······当然ps里面也是通过编程实现的

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