Il filtro gaussiano funziona convolgendo l'immagine con un nucleo gaussiano, ovvero una matrice di pesi che corrisponde ai valori della funzione gaussiana in diversi punti. Il processo di convoluzione prevede di moltiplicare ciascun pixel nell'immagine per il suo peso corrispondente nel kernel e quindi sommare i prodotti per ottenere il nuovo valore del pixel nell'immagine filtrata.
Il filtro gaussiano viene spesso utilizzato per ridurre il rumore ad alta frequenza nelle immagini, come il rumore sale e pepe o il rumore gaussiano. Può essere utilizzato anche per creare effetti artistici, come sfocare lo sfondo di un'immagine per far risaltare il primo piano.
I parametri di un filtro gaussiano includono la deviazione standard (σ) del kernel gaussiano. Un valore maggiore di σ produce un'immagine più sfocata. Anche la dimensione del kernel è un fattore, poiché un kernel più grande produrrà una sfocatura più uniforme.
I filtri gaussiani vengono spesso utilizzati nell'elaborazione delle immagini come fase di preelaborazione prima di applicare altre operazioni, come il rilevamento dei bordi o la segmentazione. Possono anche essere utilizzati per creare transizioni fluide tra le diverse parti di un'immagine.
Ecco una rappresentazione visiva di come funziona un filtro gaussiano:
Immagine originale
Sfocatura gaussiana
Come puoi vedere, la sfocatura gaussiana ha rimosso il rumore dall'immagine e l'ha resa più fluida.
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