高斯滤波器的差异？

Question

我已经看过许多声称是高斯核计算器的不同来源。然而，这些似乎都给出了相同输入的不同答案。

这些是我看到的来源：

1. http://dev.theomader.com/gaussian-kernel-calculator/
2. http://www.embege.com/gauss/
3. http://softwarebydefault.com/2013/06/08/calculating-gaussian-kernels/

第三个是唯一一个给我预期输出的人（使用维基百科中的公式并进行规范化）。

第一个称自己为＆＃34;不同的＆＃34;高斯内核，所以我认为它不符合我的预期是有道理的。

查看源代码，第一个在实现上明显不同于我的预期，尽管最后两个在实现中看起来非常类似于我的预期。尽管如此，我不确定我是否完全遵循第二个来源所做的事情。

这些都是正确的＆＃34;？有很多＆＃34;变种＆＃34;高斯内核？

Answer 1

看起来网站在如何呈现指定过滤器参数的选项方面略有不同，但如果一致地指定过滤器参数，则它们是一致的（在4或5个有效数字内）。

关键区别是第二个站点（即http://www.embege.com/gauss/）需要选中“normalize”框，并输入标准差平方来计算高斯内核与其他两个网站一致的方式。

如您所知，2D高斯模糊滤镜是根据

计算的

其中x和y是距离内核中心的像素距离，sigma是标准偏差。

计算高斯滤波器内核的第一步是选择内核大小和标准偏差。内核大小k总是奇数，3,5,7 ......并且给出了一个2D高斯滤波器内核作为k x k矩阵。

第二种是使用来自中心像素的x和y位移（以像素为单位）计算每个像素从中心位移的内核值。最后，规范化内核的每个元素，使过滤器的所有元素之和等于1.0。

例如，考虑第三个站点的“rose”示例，这是一个3x3高斯内核，权重（标准偏差）为5.5。第三页的作者表示在规范化后过滤器值为

列表中的第一个站点，如果输入Sigma = 5.5且内核大小= 3，则给出：

0.10989 0.111716 0.10989

0.111716 0.113573 0.111716

0.10989 0.111716 0.1098

对于列表中的第二个站点，您需要输入Resolution = 3x3，sigma square = 30.25（5.5的平方），并检查Normalize框。

第二个网站的结果是

{ 0.1098867834673961,0.11171818781545209,0.1098867834673961，

0.11171818781545209,0.11358011486860732,0.11171818781545209，

0.1098867834673961,0.11171818781545209,0.1098867834673961 }