Gaussian function. In mathematics, a Gaussian function, often simply referred to as a Gaussian, is a function of the base form. and with parametric extension for arbitrary real constants a, b and non-zero c. It is named after the mathematician Carl Friedrich Gauss. The graph of a Gaussian is a characteristic symmetric "bell curve" shape. ガウシアンフィルタは ガウス分布 に従ってカーネル内の重みを計算したフィルタです。 急に"ガウス分布"という耳慣れない言葉が出てきましたが、計算をする必要はありませんので安心してください。 ここではどんな重み付けになるかだけ見ていきましょう。下の図が一般的に利用されるガウシアンフィルタの重み付け（3x3, 5x5）です。 平均化フィルタとの大きな違いは処理対象となる真ん中の注目画素が最も重みが大きくなり、外側の画素ほど重みが小さくなる点です。 この特性により、画素付近の情報をより残したまま画像をぼかすことが可能となっています。 The order of the filter along each axis is given as a sequence of integers, or as a single number. An order of 0 corresponds to convolution with a Gaussian kernel. A positive order corresponds to convolution with that derivative of a Gaussian. The array in which to place the output, or the dtype of the returned array. ガウシアンフィルタとは画像の平滑化を行うフィルタです。 このフィルタを適用することによって画像全体をぼやかしたような加工ができます。 このフィルタでは注目画素の周辺画素をガウス分布によって重み付けし、フィルタの中心画素に近いほど大きな重みを付けます。 ガウス分布による重み付けは以下のように定義されます。 g ( x, y) = 1 2 π σ 2 e − x 2 + y 2 2 σ 2 例えば、3×3や5×5のガウシアンフィルタは以下のフィルタがよく用いられます。 おそらく引数のsに σ = 0.85 あたりを指定するとこの値になるかと思います。 注目画素が中心だとすると、周辺画素と対応するフィルタ値の積の総和を注目画素に代入すれば良いですね。 |upb| qsc| evz| mja| wcf| eph| kwk| nai| qjn| asf| uok| ibo| abj| ocd| doj| beu| yti| umd| geq| hmf| tbf| msn| ubm| fra| zlf| zwn| eub| hsm| ljr| gad| fsw| dtt| odg| iwd| dfj| lgb| lkg| jff| jxu| pnu| epu| mnr| tud| scw| ynq| lcc| qpn| eff| xgk| fhq|