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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Replying to @fadis_
なにこの便利な資料。値nをばら撒くっていうのは、ただの積分値ではなくて中央を重心として適当な距離係数作りたい?
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Replying to @a3geek
バートレットフィルタ(四角錐型の重みがついたフィルタ)でガウスフィルタを近似したい。パルスを積分するとステップ関数になって更に積分すると線形関数になるから、2階積分するとバートレットフィルタをかけた画像になるためにはフィルタのサイズに依らず1ピクセルあたり8箇所に書き込みを行えば良い
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Replying to @fadis_
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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Replying to @a3geek
画像をぼかすには、普通1ピクセル読んでiピクセルに書き込むか、iピクセル読んで1ピクセルに書き込むか、いずれかが要るよな。これは大量のメモリアクセスな訳で、ぼかしは一般にメモリアクセスがボトルネックになる。そこでフィルタサイズが大きくなってもiが大きくならないようにフィルタをかけたい
4:25 AM - 16 Aug 2018
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