Размытие изображения с помощью функции Гауссова взвешивания

Создайте размытую копию изображения с помощью Гауссова фильтра со стандартным отклонением 2.

Iblurred = imgaussfilt(I,2);
imshow(Iblurred)

Создайте изображение веса как Гауссов фильтр того же размера изображения. Чтобы увеличить фрагмент изображения, которая выглядит резкой, увеличьте значение filterStrength.

filterStrength = 50;
weights = fspecial('gaussian',[size(I,1) size(I,2)],filterStrength);
imshow(weights,[])

Нормализуйте изображение веса в области значений [0, 1] с помощью rescale функция.

weights = rescale(weights);

Создайте взвешенное размытое изображение, которое является взвешенной суммой оригинального изображения и размытого изображения. MATLAB автоматически воспроизводит матрицу веса для каждого из цветовых каналов R, G и B.

IweightedBlurred = I.*weights + Iblurred.*(1-weights);

Отобразите результат. Изображение остро в центре и становится более размытым радиально наружу. Чтобы увеличить фрагмент изображения, которая выглядит резкой, увеличьте значение

imshow(IweightedBlurred)

Изображение Виньетки с использованием 1/R ^ 2 функции взвешивания

Получите размер изображения.

sizex = size(I,2);
sizey = size(I,1);

Укажите центр виньетки.

xcenter = size(I,2)/2;
ycenter = size(I,1)/2;

Задайте координаты x и y поверхности.

[X,Y] = meshgrid((1:sizex)-xcenter,(1:sizey)-ycenter);

Задайте радиус от центра в каждой координате (x, y).

R2 = X.^2 + Y.^2;

Задайте функцию взвешивания как обратную величину R, масштабированную до области значений [0, 1].

R2 = rescale(R2);
weights = (1-R2);
imshow(weights)

Примените функцию взвешивания к изображению и отобразите результат.

I2 = I.*weights;
imshow(I2)