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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矩形ABCD内を2階微分することで特徴のある色もしくは黒色が導き出されて、それを元にABCDから8箇所ほど色を取ってきて「矩形ABCDのぼかし画像」としてあげて、あとはこれを画像全体について行って最後に全体を2階積分すると、周辺ピクセルへのアクセス数が一定のままでぼかし画像が爆誕する?
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画像を微分するんじゃなくてフィルタ(ガウシアンブラーならガウス関数)を事前に2階微分しておくんだ。フィルタの形によっては微分すると数カ所に散らばった点のような形になる。画像をこのフィルタにかけるとぼかし画像の2階微分になるから、それを積分する
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