ガウシアンが釣鐘型の均一変化していく関数なので、XとY軸を切り離して考えてから合成しても結果としては同じ物が得られる。 そこで、ブラー計算時の距離係数をガウス関数の計算結果を使ってあげて、UとVを別々に計算することによって計算量が削減できて、高速動作で嬉しいのがガウシアンブラー
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なるほど?なんとなく分かるような、分からないような…。 つまり矩形ABCDの8箇所に適当な値を配置して、処理しているピクセルと配置点との間のパルス(2点間の色を拾ってきて波形化するの?)を2階積分して出てきた線形関数を距離関数として扱う? なんか違う気がする。
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並んだピクセルの値がある点x以降線形に変化している時、その画像を2回微分するとxを除いて0の画像になる。言い換えると線形関数の組でできたフィルタは2階微分すると数カ所の点になる。そこで、2階微分されたフィルタで「ぼかし画像の2階微分」をわずかな書き込みで作り、最後に画像全体を2階積分する
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