画像の再構成理論③〜ガウシアンフィルタによる畳み込みの定式化(python)〜 2016年12月12日 更新 今日は画像の再構成理論の第3回目として、今日は画像の再構成理論の第3回目についてご紹介します。 1次微分フィルタ1次微分フィルタは、画像から輪郭を抽出する空間フィルタです。1次微分を計算することで注目画素の左右上下の画素値の変化の傾きが求まります。画像の輪郭は、画素値の変化が大きいため、微分値が大きい箇所が輪郭となります。

平均化フィルタ1 平均化フィルタ2 ガウシアンフィルタ. 畳み込み 時系列 平滑化 一覧 プログラム フィルタ グラフ ガウシアンフィルタ ガウシアン 1次元 python numpy scipy gaussian 2つの辞書を1つの式でマージするには? 概要 OpenCV（Python）で利用できる画像の平滑化を行うフィルタをまとめました。 ブラーフィルタ ブラーフィルタは1ピクセルごとに周辺のピクセルの平均値を求め画像をぼかすフィルタのことです。 以下、2次元ガウス関数の一階微分のs=1, s=2の場合のプロット。 スケールスペースの考え方では、画像I(x,y)の微分は、 I(x, y) = I(x,y) * G(x,y,s) という感じに、画像とgaussianカーネルのコンボリューションで … これが1だと画像に変化はありません。 もっとノイズのある画像で試して見るともっと違いがわかると思います。 バイラテラルフィルタ – bilateralFilter() バイラテラルフィルタは画素値の差を考慮した2つのガウシアンフィルタを使います。 ガウシアン→平均化2→平均化1の順にぼやけが少なくなっています。なんでだろ？ 予想と違う。 書いてみて、やっぱりPythonすごい。カウンタとか使わずにガバッと配列を操作できちゃう。