सामान्यीकृत संकेत औसत

सिग्नल प्रोसेसिंग के अन्दर, कई स्थितियों में ध्वनि के साथ केवल एक छवि उपलब्ध होती है, और औसत तब स्थानीय निकटतम में ज्ञात किया जाता है। परिणाम स्वीकार्य हैं यदि छवि में रुचि की सबसे छोटी वस्तुओं की तुलना में ध्वनि आकार में छोटा है, किंतु किनारों का धुंधला होना गंभीर हानि है। छवि के अन्दर समरेखण की स्थितियों में, किसी को यह मानना ​​​​होगा कि अंतर्निहित छवि डेटा के ग्रे स्तरों में कोई बदलाव नहीं हुआ है। छवि किनारों के स्थानों पर इस धारणा का स्पष्ट रूप से उल्लंघन किया गया है, और किनारों का धुंधलापन धारणा का उल्लंघन करने का प्रत्यक्ष परिणाम है।

किया गया है, और किनारों का धुंधलापन धारस धारणा का स्पष्ट रूप सेन

विवरण
एवरेजिंग असतत कनवल्शन की विशेष स्थिति है। 3 बटा 3 निकटतम के लिए कनवल्शन मास्क M है:

$$ M = \frac{1}{9} \begin{bmatrix}1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \\ \end{bmatrix} $$

केंद्रीय पिक्सेल का महत्व बढ़ सकता है, क्योंकि यह गॉसियन संभाव्यता वितरण के साथ ध्वनि के गुणों का अनुमान लगाता है:

$$ M = \frac{1}{10} \begin{bmatrix}1 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \\ \end{bmatrix} $$

$$ M = \frac{1}{16} \begin{bmatrix}1 & 2 & 1 \\ 2 & 4 & 2 \\ 1 & 2 & 1 \\ \end{bmatrix} $$ मैट्रिसेस के बारे में नौसिखियों के लिए एक उपयुक्त पेज यहां है: https://web.archive.org/web/20060819141930/http://www.gamedev.net/reference/programming/features/imageproc/page2.asp

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