本节先介绍高斯模糊算法。 2.1二维高斯函数 高斯模糊是一种图像滤波器，它使用正态分布(高斯函数)计算模糊模板，并使用该模板与原图像做卷积运算，达到模糊图像的目的。 N维空间正态分布方程为： ?...分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。...如图3.1所示，将图像金字塔每层的一张图像使用不同参数做高斯模糊，使得金字塔的每层含有多张高斯模糊图像，将金字塔每层多张图像合称为一组(Octave)，金字塔每层只有一组图像，组数和金字塔层数相等，使用公式...图4.2右侧为消除边缘响应后的关键点分布图。 ? 4.3有限差分法求导 有限差分法以变量离散取值后对应的函数值来近似微分方程中独立变量的连续取值。...将坐标轴旋转为关键点的方向，以确保旋转不变性，如6.2所示。 ? 旋转后邻域内采样点的新坐标为： ? (6-2) 3.
其中的▽Lσ是高斯平滑后的图像Lσ的梯度，《KAZE Features》一文中给出了g()函数的几种表达形式： 其中g1能够保留高对比度的边缘，g2能够保留宽度较大的区域，g3能够有效平滑区域内部而保留边界信息...KAZE特征的尺度空间构造与SIFT类似，尺度级别按对数递增，但KAZE的各个层级均采用与原始图像相同的分辨率。 SIFT算法中线性尺度空间的构建是由由高斯金字塔相邻两层相减得到DOG金字塔的。...需对对原始图像进行下采样，每次下采样所得到的新图像为金字塔的一层，多次下采样操作便构成了图像金字塔。为了让尺度体现其连续性，高斯金字塔在简单降采样的基础上加上了高斯滤波。...将图像金字塔每层的一张图像使用不同参数做高斯模糊，使得金字塔的每层含有多张高斯模糊图像，将金字塔每层多张图像合称为一组(Octave)。...4.特征描述子的生成 对于尺度参数为σi的特征点，在梯度图像上以特征点为中心取一个24σi×24σi的窗口，并将窗口划分为4×4个子区域，每个子区域大小为9σi×9σi，相邻的子区域有宽度为2σi的交叠带
现在，他正在以实习生的身份在OpenAI做强化学习方面的研究。...在自编码机中，我们加入了一个能自动把原始图像编码成向量的组件。上述解卷积层则能把这些向量“解码”回原始图像。...根据需要，我们可以用尽可能多的图像来训练网络。如果保存了某张图像的编码向量，我们随时就能用解码组件来重建该图像，整个过程仅需一个标准的自编码机。...对原始图像的编码越有效，我们在高斯分布上所能取样的标准差就越大，直至为1（标准正态分布）。 这一约束迫使编码器变得非常高效，从而能创造出信息丰富的潜在变量。...VAE的不足： 由于它是直接采用均方误差而非对抗网络，其神经网络倾向于生成更为模糊的图像。
现在，他正在以实习生的身份在OpenAI做强化学习方面的研究。...现在，我们用多张图像来尝试这一步骤。此时，输入不再是单位向量，而要改用独热向量。比如，输入 [1, 0, 0, 0] 可能是生成一张猫的图像，而输入 [0, 1, 0, 0] 则可能生成一张狗的图像。...根据需要，我们可以用尽可能多的图像来训练网络。如果保存了某张图像的编码向量，我们随时就能用解码组件来重建该图像，整个过程仅需一个标准的自编码机。...对原始图像的编码越有效，我们在高斯分布上所能取样的标准差就越大，直至为1（标准正态分布）。 这一约束迫使编码器变得非常高效，从而能创造出信息丰富的潜在变量。...左：第1世代，中：第9世代，右：原始图像 看起来很不错！在我那没有显卡的笔记本上运行15分钟后，它就生成了一些很好的MNIST结果。
举个例子，如果你想看一颗树而不是叶子，可以故意删除图像中的某些细节（例如树叶树枝等），在摆脱这些细节时，必须确保不引入新的虚假细节。做到这一点的唯一方法是使用高斯模糊（已通过数学证明）。...综上，图像的尺度空间是一幅图像经过几个不同高斯核后形成的模糊图片的集合，用来模拟人眼看到物体的远近程度以及模糊程度。...更多内容请移步 尺度空间与图像金字塔（二） SIFT Octaves and Scales 区别于高斯金字塔。 首先将原始图像通过高斯模糊生成逐渐模糊（尺度变粗）的图像。...然后，将原始图像下采样为一半大小后，再次生成模糊的图像。不断重复，得到SIFT：相同大小（垂直排列）的图像形成一个Ootave。...符号： L L L是模糊后的图像 G G G是高斯模糊算子Gaussian Blur operator I I I是原始图象 x ， y x，y x，y是位置坐标 σ σ σ是尺度scale的参数
下面以腾讯云点播为例来看下这个问题。 问题定位 客户使用云点播的指定时间点截图功能，未获取到图片，也没有收到报错信息。接下来我们看一下是什么原因导致的。...image.png 原理解析 截图是截取视频特定位置的图像并生成图片的过程，是一种离线任务。指定时间点截图就是截取时间点后面的第一帧图像（I、B、P帧都有可能），并把图片保存在指定位置。...扩展 云点播提供以下类型的截图： 1、指定时间点截图：指定一组时间点，截取视频在这些时间点的图像。 2、采样截图：按相同的时间间隔对视频截取多张图。...4、截雪碧图：按相同的时间间隔对视频截取多张小图，然后组装成若干大图（即雪碧图）。 当截图的宽高比与原始视频的宽高比不一致时，对截图的处理方式，即为“填充”。...4、高斯模糊：保持图片宽高比不变，边缘剩余部分使用高斯模糊化后填充。 大家可以根据业务实际需求，选择对应的截图和填充方式。
理想低通滤波器引入了严重的模糊效果和振铃现象，巴特沃思低通滤波器的模糊程度随着阶数的增加而增加，并伴随着更明显的振铃现象，而高斯低通滤波器产生了平滑效果，并且没有观察到振铃现象。...4.4 利用逆滤波和维纳滤波对图像进行处理 实验结果如图5所示： 图5 分析： 上图展示了原始图像、加入高斯噪声后的图像，以及通过逆滤波和维纳滤波处理后的图像。...第44行代码使用imnoise函数生成与原始图像F大小相同的高斯噪声图像，并将其存储在变量noise中。 第45行代码将噪声图像添加到模糊图像MF中，得到加噪声后的图像MFN。...噪声处理（可选）：如果原始图像受到噪声的影响，可以在滤波处理之前对其进行噪声处理。常见的噪声类型包括椒盐噪声、高斯噪声等。使用适当的函数或技术来降低或去除噪声，以净化图像。...这可能需要多次尝试和调整，以达到最佳的图像处理效果。 输出和保存：将滤波处理后的图像保存到文件中，以便进一步使用或分享。根据具体需求，可以选择不同的图像格式和压缩参数进行保存。
高斯金字塔 所谓图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。...ORB的尺度不变性的实现使用高斯金字塔来实现，高斯金字塔的构建分为两部分：对图像做不同尺度的高斯模糊和对图像做降采样。 高斯金字塔在降采样的基础上加上了高斯滤波，使得图像更加平滑。...将图像金字塔每层的一张图像使用不同参数做高斯模糊，使得金字塔的每层含有多张高斯模糊图像，将金字塔每层多张图像合称为一组(Octave)，金字塔每层只有一组图像，组数和金字塔层数相等，使用下列公式计算，每组含有多张...另外，降采样时，高斯金字塔上一组图像的初始图像(底层图像)是由前一组图像的倒数第三张图像隔点采样得到的，其中将采样就是将图像中所有偶数行和列去除。 ?...然后求取向量OC的方向，同时如果把x,y的范围保持在[−r,r]之间（r为该特征点邻域的半径），以特征点为坐标原点，则得到的方向角为 ?
Blur 在模糊退化方面，高斯模糊是最常见的选择，高斯模糊核定义如下： 其中 表示协方差矩阵，C表示空域坐标，N表示归一化常数。...为包含更多样的核形状，我们进一步引入了广义高斯模糊核与高原形状分布(plateau-shaped distribution)，可参见下图。...比如，原始图像可能由多年前的手机拍摄所得，包含严重的退化问题；当图像通过锐化软件编辑处理后又会引入overshoot以及模糊伪影等问题；当图像经过网络传输后又会进一步引入不可预料的压缩噪声等。...Ablation Study 下图的Top对比了二阶退化模型的有效性，可以看到：当采用二阶退化模型后，模型的重建效果更佳； 上图的Bottom对比了sinc滤波器的作用，可以看到：退化模型引入sinc...上图对比了退化模型空间大小的影响，可以看到：高阶退化过程+高斯模糊已经覆盖非常大的模糊空间，所得模型可以取得非常好的效果；当引入更多的模糊核，模型还可以进一步提升。
图像处理评价指标之模糊度 图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入失真。模糊失真是图像、视频质量下降最主要的因素之一，研究图像模糊度评价方法有非常重要的意义。...，比如在获取图像时，不正确的聚焦会产生离焦模糊，景物和照相机的相对运动会造成运动模糊，图像压缩后的高频丢失造成的模糊。...假设图像f (x, y) 在一个平面运动，令x_0(t) 、y_0(t) 分别是x 和y 方向上运动的变化分量，T 表示曝光时间，那么模糊后的图像可以看作是在快门开启时间内原始图像在x 、y 方向上的积分...3、高斯模糊 高斯模糊是人为引入的一种模糊，使用高斯低通滤波器对原始图像进行滤波得到的。...1、灰度方差算法 图像最清晰，图像中的高频分量也最多，该算法以图像所有像素的灰度平均值为参考，对每个像素点的灰度值求差后求平方和，然后用像素总数标准化，它表征了图像灰度变化的平均程度，灰度变化的平均程度越大
效果 blur() 设置图片的高斯模糊效果 brightness() 设置图片的明暗度效果 contrast() 设置图片的对比度 grayscale() 将图片转化为灰度图像 drop-shadow...2.1 高斯模糊（blur）滤镜 blur滤镜用于设置图片的高斯模糊效果。blur滤镜的语法格式如下： filter : blur (px) 其中px的值越大，图像就越模糊。 示例： 效果： ?...图1.1 高斯模糊效果图 2.2 明暗度（brightness）滤镜 brightness滤镜用于设置图片的明暗度效果。...虽然属性的效果可能比不上PS，但是运用的好的话也可以在节约很多空间下和P图的时间，在网页的制作上，可以把一张图片变成多张图片。
高斯模糊 高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像杂讯以及降低细节层次...高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果。 从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。...由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。...由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。 高斯模糊运用了高斯的正态分布的密度函数，计算图像中每个像素的变换。 ?...分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。
我们知道，信号的尺度空间刚提出是就是通过一系列单参数、宽度递增的高斯滤波器将原始信号滤波得到到组低频信号。...接下来，我们通过尺度空间理论模拟图像数据的多尺度特征 ，以高斯函数为实现尺度变换的唯一线性核，则二维图像I(x, y)的尺度空间 根据高斯函数的性质，我们知道高斯窗的宽度约为6σ，即在[-3σ，3σ]...将图像金字塔每层的一张图像使用不同参数做高斯模糊，使得金字塔的每层含有多张高斯模糊图像，将金字塔每层多张图像合称为八度(Octave)，金字塔每层只有一组图像，组数和金字塔层数相等，每组含有多张(也叫层...由上面一种情况分析，我们已经知识了I(x,y)看成是已经被 模糊过的图像，那么将I(x,y)放大2倍后得到Is(x,y)，则可以看为是被 的高斯核模糊过的图像。...而且在模糊的过程中，他们的高斯模板大小总是不变的，只是尺度 改变。对于surf算法，图像的大小总是不变的，改变的只是高斯模糊模板的尺寸，当然，尺度也是在改变的，但不需要降采样过程，节省时间。
这就需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响。...5×5的矩阵称之为模糊内核，针对原始图像内的像素点，均值滤波采用核对其像素逐个进行均值处理，并得到最终的效果图。...高斯滤波引入了数学中的高斯函数（正态分布函数），一个二维高斯函数如下公式所示，其中σ为标准差。...高斯滤波的核心思想是对高斯函数进行离散化，以离散点上的高斯函数值为权值，对图像中的每个像素点做一定范围邻域内的加权平均，从而有效地消除高斯噪声。...双边滤波比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d，它是基于空间分布的高斯滤波函数。所以在图像边缘附近，离的较远的像素点不会过于影响到图像边缘上的像素点，从而保证了图像边缘附近的像素值得以保存。
图 5.16 左图为输入图像，右图为中值滤波输出图像 均值滤波对图像产生模糊的效果。 高斯滤波 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的 减噪过程。...双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤 波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。...参数解析： IInputArray src：原始图像。 65 IOutputArray dst:处理后得到的图像。 int d：表示在过滤的过程中的每个像素邻域的直径。...图 5.20 左图为输入图像，右图为进行双边滤波后的图像 双边滤波效果类似于相机磨皮处理。 方框滤波 方框滤波属于线性滤波的一种，主要对图像进行模糊操作。...参数解析： IInputArray src：输入图像，原始图像。 IOutputArray dst：输出图像，处理后得到的图像。
Retinex理论的提出者指出这个L(x,y）可以通过对图像数据I(x,y）进行高斯模糊而得到，很多论文中都列出了那个中心/围绕函数以及需要归一化的K值，搞的很多新手都不明白是什么了，其实就是一个模糊而已...从实际运用的角度来说，也可以用均值模糊来代替高斯模糊。...因此这个算法的细路就很简单了，具体步骤如下： 1、输入: 原始图像数据I(x,y),尺度（也就是所谓的模糊的半径） 2、处理：(1) 计算原始图像按指定尺度进行模糊后的图像 L(x,...可以看得出，算法很简单，其核心的东西还是在于高斯模糊的实现。关于高斯模糊，网上有很多快速优化的文章参考，具体的参考代码可能很少有好人提供的。...同单尺度相比，该算法有在计算Log[R(x,y)]的值时步骤有所不同： （1） 需要对原始图像进行每个尺度的高斯模糊，得到模糊后的图像Li(x,y),其中小标i表示尺度数。
函数里，我们先将图像进行缩放，这样可以有效的减少检测到的矩形数量。 再将图片处理成灰度模式，然后再高斯模糊，再边缘化。....bmp", src); //保存原始图片 CvInvoke.cvSetImageROI(src.Ptr, rectangle);//设置兴趣点—ROI（region of interest ）...图中红线为检测到矩形后，手动画上去的矩形轮廓。 使用OPenCV剪切圆形 编写矩形剪切函数——CutCircleImage。 函数里，我们依然先将图像进行缩放，为了有效的减少检测到的圆形数量。...再将图片处理成灰度模式，然后再高斯模糊。 然后再使用霍夫圆检测函数，获取圆的圆心和半径。 最后再根据圆心和半径计算出最小矩形，然后将圆剪切并保存。....bmp", srcNewSize); //保存原始图片 if (maxRadius == 0) { MessageBox.Show("没有圆形"); }
，以保留具有最大梯度幅值的边缘。...最后，我们显示原始图像和边缘检测结果。这个示例代码可以用于交通标志识别系统中，帮助检测和定位交通标志的位置。cv2.GaussianBlur()是OpenCV图像处理库中用于进行高斯模糊的函数之一。...高斯模糊是一种常用的图像平滑技术，它可以减少图像中的噪声和细节，使图像在一定程度上变得模糊。...权重取决于两个像素之间的距离和高斯分布函数的值。对于图像边缘的像素，在计算加权平均时，根据指定的边界类型来处理边界像素。 返回的结果是经过高斯模糊处理后的图像。...(image, (5, 5), 0)# 显示原始图像和模糊后的图像cv2.imshow('Original Image', image)cv2.imshow('Blurred Image', blurred
我们最终将原始图像取回来了，但是在某些情况下，通常是在场景窗口中，它是颠倒的。这取决于图形API以及源和目标的类型。...（三次迭代后的下采样） 我们可以通过两种方式做到这一点。首先，我们可以限制模糊迭代的次数。其次，我们可以将缩小比例限制设置为更高的值。...由于我们还没有引入其他着色器属性名称，因此标识符将全部按顺序排列，否则将需要重新启动Unity。 ? 现在，在DoBloom中，目标标识符必须从每个下采样步骤开始，增加一个，然后增加两个。...之后，以原始图像作为辅助来源绘制到最终目标上。 ? 为了使它起作用，我们需要使用第二个源可用于着色器通道。 ? 并引入一个新的bloom组合通道，以采样并添加两个纹理。...2.5 三线性上采样 尽管高斯滤波器会产生平滑的结果，但在上采样时我们仍会执行双线性滤波，这可能会使辉光看起来像块状。这在原始图像中的收缩较高的地方（尤其是在运动时）尤为明显。 ?
其能针对原始图像产生一副新的比较平滑感觉光线比较柔和的效果，给人一种朦胧美，如下面几幅图所示： 目前，关于该算法的可控参数，美图秀秀只提供了一个程度（0-100%）控制量，其算法调节的效果和幅度都较小...第一步：备份原始图像； 第二步：对原始图像按指定的半径进行高斯模糊； 第三步：对模糊后的图像继续进行亮度和对比度的调整； 第四步：用原始图像的备份数据通原始图像（经过上述二及三处理后的图像...高斯模糊这个老生长谈的问题，在我所搜索过的网页中是没有谁给出过一个完整的、完美的、执行速度和指定半径无关的、可运行的VB或VC或JAVA程序源代码（一般都是给出参考文章介绍）。...Paint.net也提供了高斯模糊函数，不过期实质并不是高斯模糊，而是一种用线性分布的权重函数代替恒值权重，不过那个算法里面没有浮点运算，并且还存在比Paint.net里的代码快很多即执行时间于半径无关的优化算法...，而且该优化算法比任何真正的高斯模糊优化算法要快1倍多，而效果上区别不大，可作为实时性特别强的场合的备用算法。
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