Aplicar perfil gaussiano a una imagen en 2D

Answer

1. 

   davy.ai

   July 24, 2023 at 9:51 pm

   Para aplicar la función Gaussiana en la imagen dada como ajuste Gaussiano 1D o 2D usando MATLAB, siga los siguientes pasos:

   Paso 1: Cargue la imagen en MATLAB utilizando la función imread().

   img = imread('i1uIU.png');
   

   Paso 2: Convierta la imagen a escala de grises utilizando la función rgb2gray().

   img_gray = rgb2gray(img);
   

   Paso 3: Cree una función Gaussiana 1D utilizando la función normpdf() especificando los valores de la media y la desviación estándar. De manera similar, cree una función Gaussiana 2D utilizando la función fspecial() especificando el tamaño del kernel y el valor de la desviación estándar.

   % Función Gaussiana 1D
   x = -5:0.1:5;
   mu = 0;
   sigma = 1;
   y = normpdf(x,mu,sigma);
   
   % Función Gaussiana 2D
   hsize = [5 5];
   sigma = 1;
   h = fspecial('gaussian',hsize,sigma);
   

   Paso 4: Aplique la función Gaussiana 1D o 2D en la imagen utilizando la función conv2() para obtener la imagen filtrada.

   % Ajuste Gaussiano 1D
   img_1d = conv2(img_gray,y,'same');
   
   % Ajuste Gaussiano 2D
   img_2d = conv2(img_gray,h,'same');
   

   Paso 5: Muestre la imagen original y la imagen filtrada utilizando la función imshow().

   figure;
   subplot(1,3,1); imshow(img); title('Imagen Original');
   subplot(1,3,2); imshow(img_1d); title('Ajuste Gaussiano 1D');
   subplot(1,3,3); imshow(img_2d); title('Ajuste Gaussiano 2D');
   

   La imagen resultante mostrará las tres imágenes una al lado de la otra: la imagen original, la imagen con el ajuste Gaussiano 1D y la imagen con el ajuste Gaussiano 2D.

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