高斯模糊是具有特定大小(它是参数)的高斯内核的卷积。
所以对于卷积的步骤是:
make Gaussian kernel
convolve image
据我所知OpenCV的使用了一些优化,如果内核大小比预定阈值大(我认为这是7)。然后,卷积不是在空间域中,而是在频域中执行的。
的步骤是:
calculate result image size (needs to be power of 2 -> look at FFT)
transform image to frequency domain (e.g. FFT)
transform kernel to frequency domain (e.g. FFT)
multiply those matrices (element by element)
transform result matrix in spatial domain (e.g. inverse FFT)
clip matrix (convolution in frequency domain is cyclic convolution)
如果你想只是基本版看看: GaussianBlur.cs类AForge.NET库 (第一次尝试使用类地看到,适合您的需要) DOC:
http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/f074e0dd-865c-fd5f-ba0a-80e336a0eaea.htm
问题应该加以澄清。你是问1.标准偏差是如何从模糊函数参数(我假设它是相同的)或2.给出了标准偏差是从什么内核大小中选择的? (我认为最小的不会影响结果) –