什么是梯度倒数加权法平滑

答:4. 梯度倒数加权法平滑源于这样的考虑:在离散图像内部相邻区域的 变化大于区域内部的变化,在同一区域中中间像素的变化小于边沿像素的变化。 梯度值正比于邻近像素灰度级差值, 即在图像变化缓慢区域, 梯度值小, 反之则 大。取梯度倒数,该倒数之大小正好与梯度相反,以梯度倒数作权重因子,则区 域内部的邻点权重就大于边沿或区域外的邻点。 也就是说,这种平滑其贡献重要 来自区域内部的像素,平滑后的图像边沿和细节不会受到明显损害。无

答:4. 梯度倒数加权法平滑源于这样的考虑:在离散图像内部相邻区域的 变化大于区域内部的变化,在同一区域中中间像素的变化小于边沿像素的变化。 梯度值正比于邻近像素灰度级差值, 即在图像变化缓慢区域, 梯度值小, 反之则 大。取梯度倒数,该倒数之大小正好与梯度相反,以梯度倒数作权重因子,则区 域内部的邻点权重就大于边沿或区域外的邻点。 也就是说,这种平滑其贡献重要 来自区域内部的像素,平滑后的图像边沿和细节不会受到明显损害。