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- Como você sabe se um filtro é separável?
- É um filtro de caixa um filtro separável?
- O que é um filtro separável no processamento da imagem?
- Quais são as vantagens de um filtro separável?
Como você sabe se um filtro é separável?
Um kernel de filtro bidimensional é separável se puder ser expresso como o produto externo de dois vetores.
É um filtro de caixa um filtro separável?
Ambos, o filtro da caixa e o filtro gaussiano são separáveis: - Primeiro, comanda cada linha com um filtro 1D - depois complique cada coluna com um filtro 1D.
O que é um filtro separável no processamento da imagem?
Um filtro separável no processamento de imagem pode ser escrito como produto de mais dois filtros simples. Normalmente, uma operação de convolução bidimensional é separada em dois filtros 1-dimensional. Isso reduz os custos computacionais em uma imagem com um filtro de baixo para .
Quais são as vantagens de um filtro separável?
A principal vantagem da filtragem separável é bastante clara; Custo computacional muito reduzido. De fato, mesmo o algoritmo 2D-FFT faz uso dele como o kernel 2D-DFT é separável.
