El filtro gaussiano funciona convolucionando la imagen con un núcleo gaussiano, que es una matriz de pesos que corresponde a los valores de la función gaussiana en diferentes puntos. El proceso de convolución implica multiplicar cada píxel de la imagen por su peso correspondiente en el kernel y luego sumar los productos para obtener el nuevo valor del píxel en la imagen filtrada.
El filtro gaussiano se utiliza a menudo para reducir el ruido de alta frecuencia en las imágenes, como el ruido entrecortado o el ruido gaussiano. También se puede utilizar para crear efectos artísticos, como difuminar el fondo de una imagen para resaltar el primer plano.
Los parámetros de un filtro gaussiano incluyen la desviación estándar (σ) del núcleo gaussiano. Un valor mayor de σ produce una imagen más borrosa. El tamaño del núcleo también es un factor, ya que un núcleo más grande producirá un desenfoque más uniforme.
Los filtros gaussianos se utilizan a menudo en el procesamiento de imágenes como paso de preprocesamiento antes de aplicar otras operaciones, como la detección de bordes o la segmentación. También se pueden utilizar para crear transiciones suaves entre diferentes partes de una imagen.
Aquí hay una representación visual de cómo funciona un filtro gaussiano:
Imagen original
Desenfoque gaussiano
Como puede ver, el desenfoque gaussiano eliminó el ruido de la imagen y la hizo más suave.