이미지의 가우시안 필터링을위한 최적의 시그마?

Question

이미지에 가우시안 블러를 적용 할 때 일반적으로 시그마는 매개 변수입니다 (예 : Matlab 및 ImageJ).

시그마가 무엇인지 어떻게 알 수 있습니까? 최적의 시그마를 계산하는 수학적 방법이 있습니까? 내 경우에는 배경에 비해 밝은 이미지가있는 일부 개체가 있는데,이를 컴퓨터로 찾아야합니다. 나는 가우스 필터를 적용하여 이러한 물체의 중심을 더욱 밝게 만들 것입니다. 어떻게이 최적의 시그마를 결정할 수 있습니까?

Answer 1

결정할 공식이 없습니다. 최적의 시그마는 주로 이미지의 해상도와 이미지의 크기 (픽셀 단위)에 따라 달라집니다.

또한 가우시안 필터는 실제로 어떤 것도 밝게 만드는 것이 아닙니다. 대비 극대화 기법을 살펴 보는 것이 좋습니다. 히스토그램 스트레칭과 같은 단순한 사운드가 효과적 일 수 있습니다.

편집 : 추가 설명 - sigma는 기본적으로 커널 기능이 "fat"되는 방식을 기본적으로 제어합니다. 높은 시그마 값은 더 넓은 반경에서 흐려짐. 이미지를 가지고 작업 할 때 시그마가 클수록 더 큰 커널 행렬을 사용하여 함수의 에너지를 충분히 포착해야합니다. 특정 경우에있어서, 커널은 객체의 대부분을 덮을 정도로 커야한다. (너무 흐려지기 때문에) 한번에 여러개의 이웃하는 객체를 겹치기는 커녕 그리 크지는 않다. 실제로 객체 은이다. 또한 크기와 함께 요소.

당신은 MATLAB을 언급하기 때문에 - 당신은 hsize 커널의 크기와 sigma 잘, 시그마, 인 fspecial('gaussian', hsize, sigma) 기능을 사용하여 다른 매개 변수를 다양한 가우스 커널에서 좀 걸릴 수 있습니다. 매개 변수를 변경하여 변경 방법을 확인하십시오.

Answer 2

G는 (X, sigma)와 같은 함수 G의 최소/최대 값을 구해야합니다. 여기서 X는 관측 값 세트 (사용자의 경우 이미지 그레이 스케일 값)이고,이 함수는 iamge의 강도의 "순서"는, 예를 들어, 이것은

fil = fspecial('sobel'); 
im = imfilter(I,fil); 
imagesc(im); 
colormap = gray; 

이 이제에게 이미지의 1 차 미분의 결과를 제공한다, (G)를 화상의 1 유도체로 할 수있다 당신은 G (X, 시그마)를 최대화하는 에 의해 최대 시그마를 찾고 싶습니다. G를 최대로 만드는 시그마에 도달 할 때까지 몇 가지 시그마를 시도하고 있다는 것을 의미합니다. 이는 2 차 미분으로도 수행 할 수 있습니다.