GaussianMatrix

GaussianMatrix[r]

给出一个矩阵，该矩阵对应于半径为 r 的高斯核.

GaussianMatrix[{r,σ}]

给出一个矩阵，该矩阵对应于半径为 r、标准偏差为 σ 的高斯核.

GaussianMatrix[r,{n1,n2}]

给出一个矩阵，该矩阵由高斯函数沿行的 n1 阶导数和沿列的 n2 阶导数形成.

GaussianMatrix[r,{{n11,n12},{n21,n22},…}]

给出一个矩阵，由 ni1 和 ni2 阶导数的和形成.

GaussianMatrix[{{r1,r2,…},σ},…]

给出一个数组，该数组对应于第 i 个索引方向上半径为 ri 的高斯核.

更多信息和选项

  • GaussianMatrix[r] 给出在离中心的索引位置 上 的近似值，其中 σ=r/2.
  • 默认情况下，GaussianMatrix[r] 的元素的和是 1.
  • GaussianMatrix[…,{n1,n2}] 默认按有限差分构建离散导数.
  • GaussianMatrix[r,{{2,0},{0,2}}] 给出由高斯的拉普拉斯形成的矩阵.
  • GaussianMatrix[{Automatic,σ,f},…] 构建一个矩阵，大到恰好在每个方向上至少包含一个高斯离散积分的分数 f 倍.
  • 允许任何的 r、σ 和 f 采用列表形式，指定不同方向上的不同值.
  • 对于整数 r，GaussianMatrix[r,…] 产生一个 × 的矩阵.
  • 对于非整数 r，r 的值实际舍入成整数.
  • 可以指定下列选项：
  • Method "Bessel"如何确定矩阵元素
    Standardized True在截断时是否考虑对矩阵进行缩放和平移
    WorkingPrecision Automatic计算矩阵元素所用的精度
  • Method 选项的可能设置为 "Bessel" 和 "Gaussian".
  • 在默认选项设置 Method->"Bessel" 下，GaussianMatrix[r] 的元素正比于 product_(i=1)^2exp(-sigma^2) TemplateBox[{{x, _, i}, {sigma, ^, 2}}, BesselI]，产生一个具有最优离散卷积性质的核.
  • 对于 Method->"Bessel", 高斯的导数由有限差分算子得到. GaussianMatrix[{r,}] 满足有限差分方程 .
  • 在 Method->"Gaussian" 下，GaussianMatrix[r] 的元素正比于原始连续函数形式 .
  • 对于 Method->"Gaussian"，高斯的导数与函数形式的偏导数成正比. GaussianMatrix[{r,}] 近似满足微分方程 .
  • 设置 Standardized->True 时，比例因子确保 GaussianMatrix[r] 的元素和为 1. 但是，GaussianMatrix[r,{n1,n2,…}] 的元素在至少有一个非零 ni 时的和为 0，而在每个方向上以从原点距离的 ni 次幂的 倍的值加权时，元素的和为 1.
  • 设置 Standardized->False 时，不使用比例因子.

背景

  • GaussianMatrix 是高斯线型矩阵的构造函数. 这样的矩阵通常被用作平滑图像或计算衍生图像的图像卷积的核.
  • 函数 ImageConvolve 可利用高斯矩阵核对图像做卷积. 其它产生平滑或衍生核矩阵的函数包括 ShenCastanMatrix 和 SavitzkyGolayMatrix. 请注意非平滑核也可被用于平滑图像. 通常可作此用途的二元内核包括 DiskMatrix、DiamondMatrix，以及其它类似函数.

范例

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基本范例  (3)

计算并绘制一个高斯矩阵：

计算并且绘制高斯向量：

在水平方向上高斯矩阵的一次导数：

范围  (6)

给出半径为 20 情况下的高斯矩阵：

矩阵的三维图：

不同标准偏差的高斯矩阵：

高斯矩阵在垂直维度上的一阶导数：

高斯矩阵在水平维度上的一阶导数：

矩阵的三维图：

创建并可视化三维高斯阵列：

三维导数核：

沿着第一个维度的三维导数核：

推广和延伸  (4)

产生一个精确符号式的高斯矩阵：

使用标准差的两倍作为半径：

使用足够填充至少高斯矩阵的期望分数的值作为半径：

使用较小的半径可能无法提供期望的分数：

使用标准差，满足指定半径可提供高斯矩阵的期望分数：

选项  (10)

Method  (4)

在 Method->"Bessel" 选项下，使用有限差分计算导数：

在 Method->"Gaussian" 选项下，则使用连续导数：

适用于离散卷积的高斯矩阵：

从连续谱上采样得到的高斯矩阵：

Standardized  (5)

归一化高斯向量：

归一化高斯矩阵：

非归一化的高斯向量：

当矩阵的大小与标准偏差的比增加时，未归一化的矩阵的总和接近1：

平移的高斯导数：

平移的高斯导数也是被缩放的：

未标准化的高斯导数：

对所有方法使用离散归一化来执行平移和缩放：

WorkingPrecision  (1)

机器精度的高斯向量：

精确的符号高斯向量：

高精度高斯向量：

应用  (3)

信号的平滑：

对图像应用高斯模糊处理：

计算图像的垂直导数：

可能存在的问题  (1)

在每个方向上必须指定至少一个半径或者标准差：

Wolfram Research (2008)，GaussianMatrix，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/GaussianMatrix.html （更新于 2015 年）.

文本

Wolfram Research (2008)，GaussianMatrix，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/GaussianMatrix.html （更新于 2015 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2008. "GaussianMatrix." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2015. https://reference.wolfram.com/language/ref/GaussianMatrix.html.

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Wolfram 语言. (2008). GaussianMatrix. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/GaussianMatrix.html 年

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