如何理解高斯模糊的算法（高斯卷积 高斯核）

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#如何理解高斯模糊的算法 #高斯卷积 高斯核

本文深入探讨了高斯模糊算法的原理与应用,这是一种在机器学习领域广泛应用的技术,通过阮一峰的讲解,我们将了解其背后的数学逻辑及如何在实际项目中实施。

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如何理解高斯模糊的算法？

最近在机器学习方面研究一些算法的模型，其中高斯模糊算法非常有名，而且广泛应用。我也查询了一些资料，觉得这一片讲的还比较清楚明白，现保存起来学以致用，同时也分享给大家作为参考：

阮一峰高斯模糊的算法
转载阮一峰高斯模糊的算法

【图像处理】高斯模糊、高斯函数、高斯核、高斯卷积操作
生活需要深度
07-04 6519
再次回到这张图，这张图的横轴的0.5，1.5，2，2.5表示几个标准差大小，0.5即0.5个标准差大小，具体数值等于0.5sigma。这个分布可以一直取值，不停地向两边延伸，但是分了方便计算以及精度的考量，当我们取-3sigma到3sigma区间内时，此时该段区间内占整个分布的99.8%，我们就大致认为该段分布已经包含了所有的情况。这9个点的权重总和等于0.4787147，如果只计算这9个点的加权平均，还必须让它们的权重之和等于1，因此上面9个值还要分别除以0.4787147，得到最终的权重矩阵。
图像处理：从数学出发，深刻了解高斯模糊——高斯卷积核
最新发布
weixin_73858308的博客
11-15 2646
高斯模糊（Gaussian Blur）是一种常用的图像处理技术，它通过将图像与高斯核（Gaussian Kernel）进行卷积来达到模糊效果。高斯模糊可以平滑图像，去除噪声和细节，同时保留重要的结构信息。
高斯模糊 高斯核函数
crhxiyhx的博客
03-20 4741
目录 一.前言 二.步骤 1.高斯模糊的原理 2.权重问题 3.正态分布的权重 4.高斯函数 5.权重矩阵 三.补充及总结 一.前言 “模糊”的算法有很多种，我在看人群计数时看到了高斯核函数，并且也去进行了了解，知道了高斯函数可以用来模糊图像，他将用于图像处理。下面我将浅述一下我的理解。 二.步骤 1.高斯模糊的原理 1 1 1 1 2 1 1 1 1 当每个像素都取周边像素的平均值后，便可得到 1 1 1 .
高斯模糊算法
yuanheng19930119的博客
02-27 4839
1.高斯模糊算法效果（左边是原始图像，右边是处理后的图像） 2.算法原理 2.1"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。 2.2“高斯模糊“二维正态分布为权重，以K((2xK+1)*2)为半径，进行卷积，K越大模糊程度越大 2.3距离中心点越远的像素所获得权重越小 2.4权值计算：二维正态分布函数 ...
opencv学习小结（1）–高斯模糊与卷积核、模糊半径
Look Forward To
12-10 4607
因为做的项目需要用到opencv的工具包，所以本人就开始了对opencv的各类函数进行原理上的学习，希望能够尽快的完成对opencv系统的学习。 1：什么是高斯模糊： 模糊是一种利用图像算法对源图像素色值进行重新合成的一种处理结果（当然也是近视眼就会导致模糊..xixi），而高斯模糊则是运用高斯函数（遵循数据正态分布）求出对应图像的卷积核在进行一定换算最后合成图像的一种特殊处理结果，当然其中有很多过程及概念，先简单了解一下高斯模糊成像的过程是怎么样的： 1:卷积核： 一看非常高大上的名字，它其实就是
Java编程实现高斯模糊和图像的空间卷积详解
08-28
在Java编程中，实现高斯模糊涉及到图像的空间卷积，这是一种数学运算，通过将图像与高斯核进行卷积来达到模糊效果。 高斯模糊的原理基于高斯函数，这是一种在统计学和数学中广泛使用的正态分布函数。在二维空间中，...
一文读懂高斯模糊算法
12-11
为了实现高斯模糊，首先需要根据高斯函数生成一个权重矩阵，也称为卷积核或滤波器。该矩阵用于确定每个像素点在计算加权平均值时所占的权重。权重矩阵的大小和形状可以根据需要进行选择，但最常见的是使用3x3、5x5...
卷积 + 高斯核
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weixin_39124778的博客
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卷积 计算 1）一维卷积： y(t)=g(k)*x(k)=$g(k)x(t-k) 先把函数x(k)相对于原点反折，然后向右移动距离t，然后两个函数相乘再积分，就得到了在t处的输出。对每个t值重复上述过程，就得到了输出曲线。    2）二维卷积： h(x,y)=f(u,v)*g(u,v)=$$f(u,v)g(x-u,y-v) 先将g(
高斯模糊实现小结
04-11
详细的高斯模糊及其实现。是http://blog.youkuaiyun.com/zddmail/article/details/7450033内容的pdf版。
图像融合 图像处理（卷积、高斯模糊）
03-25
图像融合 图像处理（卷积、高斯模糊）
对图像进行高斯模糊处理（高斯滤波）
05-04
程序能够针对输入的图像进行高斯模糊处理，对于机器视觉技术的相关学科有比较重要的用途
基于opencv2利用卷积算子实现高斯模糊
ling_robe的博客
04-17 2606
    我们都知道，卷积是一种好玩的东西，通过卷积可以实现很多功能，例如photoshop中的各种滤镜也可以通过对一副图像进行卷积获得。而目前大火的机器学习中的CNN算法也是利用卷积来实现的，至于CNN的算法以后再讲，今天主要是介绍卷积的原理以及利用它来实现高斯模糊。    我们先来看下卷积是将两个矩阵相乘在求和，而具体原理可在这篇文章中看。而图像中高斯模糊则是根据二维的正态分布（高斯分布）来产生...
高斯核-高斯模糊
木由子橙的博客
05-13 1405
大白话高斯模糊 以二维高斯为例，公式： 高斯模糊的原理,可以理解成每一个像素都取周边像素的加权平均值 以高斯分布取g矩阵的值得到的模糊方法即为高斯模糊 权重矩阵 假定中心点的坐标是（0,0），那么距离它最近的8个点的坐标如下： 更远的点以此类推。 为了计算权重矩阵，需要设定σ的值。假定σ=1.5，则模糊半径为1的权重矩阵如下： 这9个点的权重总和等于0.4787147，如果只计算这9个点的加权平均，还必须让它们的权重之和等于1，因此上面9个值还要分别除以0.4787147，.
Python-Opencv中高斯噪点和高斯模糊
qq_44262417的博客
04-04 4229
Python-Opencv中高斯噪点和高斯模糊 1. 什么是高斯模糊 把要模糊的像素色值统计，用数学上加权平均的计算方法（高斯函数）得到色值，对范围、半径等进行模糊 2. 高斯模糊的应用场景 一些美颜软件、美颜相机上的磨皮和毛玻璃特效基本上都是用的高斯模糊，并且大部分图像处理软件中都有高斯模糊的操作，除此之外，高斯模糊还具有减少图像层次和深度的功能 注 以上内容来自：https://blog.cs...
实践高斯模糊卷积核生成公式(二维正态分布)
主要记录了工作之余胡乱学习的知识，大部分是入门级别的内容。 主要是为了自己未来有用到时能快速上手，相当于是个备忘录。 当然，也很开心其他人可以从中找到对自己有用的信息。^_^
12-22 4805
实践高斯模糊卷积核生成公式，C++代码实现，预览标准偏差的影响
高斯卷积核
weixin_73371876的博客
10-23 2576
假设当前卷积核的σ设置为2，根据2*3σ+1计算得到该卷积核的宽度为7。但是，在进行归一化的过程中，模板尺寸越大，高斯函数与模板相乘得到的趋近于0的值就越多，归一化后的结果就越小，进而卷积核中心的最大的像素与周围相差的也就越小，得到的图像越平滑。由此可见，有时候使用标准差较小的卷积核连续做多次卷积的时间复杂度小于用标准差较大的卷积核做1次卷积的时间复杂度。使用平均卷积核通常是为了达到让图像变得模糊的效果，但是，当原图像乘以该卷积核时，有时会令原图像上产生水平和竖直的条状，这种现象被称为振铃，如下图所示。
快速高斯模糊
poi7777的专栏
01-14 2520
高斯模糊是最常见的模糊方式之一，它在机器视觉领域有广泛的应用。 对一个图像做高斯模糊，就是用一个高斯窗和图像中每个点做卷积的计算，根据高斯窗大小的不同，可以得到不同精度的模糊效果。其中的主要运算过程就是卷积的运算，它涉及了大量的乘法和加法。因此，虽然高斯模糊在原理上非常简单，但在实际应用中，它却是图像处理中计算量的大头。因此，想办法去加速高斯模糊算法是非常有意义的。 由于图像是二维的，所以
改良高斯卷积算法实现任意尺寸图像模糊处理
高斯卷积算法是一种常用的图像处理技术，尤其在图像模糊处理中发挥着重要作用。高斯模糊通过应用高斯核（Gaussian Kernel），对图像中的每个像素及其周围像素进行加权平均，从而达到平滑和模糊的效果。高斯核是一个...
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