Чому розмиття за Гауссом корисне?

«Це все пом’якшує». Тип фільтра низьких частот, розмиття за Гауссом згладжує нерівні значення пікселів на зображенні, вирізаючи крайні викиди.

Отримане значення потім призначається центральному пікселю в новому зображенні, таким чином створюючи ефект згладжування. Поки прямокутне розмиття легше обчислити і, як правило, швидше, ніж розмиття за Гауссом, це може призвести до видимих ​​артефактів, особливо на зображеннях із дрібними деталями чи плавними переходами.

Згладжування та шумозаглушення: фільтр Гауса ефективно згладжує зображення, зменшуючи високочастотний шум. Він згортає зображення за допомогою функції Гауса, яка має дзвоноподібну криву, яка забезпечує зважене середнє значення сусідніх пікселів.

Є ефект розмиття за Гауссом зазвичай генерується шляхом згортання зображення з ядром значень Гауса. На практиці найкраще скористатися властивістю лінійної роздільності Gaussian Blur, розділивши процес на два проходи.

Використання фільтра Gaussian Blur перед виявленням країв щоб зменшити рівень шуму на зображенні, що покращує результат наступного алгоритму визначення краю. Цей підхід зазвичай називають фільтрацією Лапласа Гаусса або фільтрацією LoG.

Фотографи та дизайнери вибирають функції Гауса для кількох цілей. Якщо ви робите фотографію за слабкого освітлення, і отримане зображення має багато шуму, розмиття за Гаусом може приглушити цей шум. Якщо ви хочете накласти текст на зображення, розмиття за Гаусом може пом’якшити зображення, щоб текст виділявся чіткіше.