Howtosignalprocessing
- É possível aproximar o filtro de log por uma diferença de cão gaussiano explicar?
- Como funciona a diferença dos gaussianos?
- Qual é a diferença entre cachorro e log?
- Qual é a diferença entre o filtro gaussiano e a referência?
É possível aproximar o filtro de log por uma diferença de cão gaussiano explicar?
É possível aproximar o filtro de log com um filtro que é apenas a diferença de dois gaussianos de tamanho diferente. Esse filtro é conhecido como um filtro de cachorro (abreviação de "diferença de gaussianos").
Como funciona a diferença dos gaussianos?
Um método bem conhecido de detecção de arestas é a diferença dos gaussianos (cachorro). O método consiste em subtrair dois gaussianos, onde um kernel tem um desvio padrão menor que o anterior. A convolução entre a subtração dos kernels e a imagem de entrada resulta na detecção de borda desta imagem.
Qual é a diferença entre cachorro e log?
Pelo que entendi atualmente: o cachorro é uma aproximação de log. Ambos são usados na detecção de blob e ambos têm um desempenho essencialmente como filtros de passagem de banda. Convolução com um chapéu mexicano/wavelet Ricker parece alcançar muito o mesmo efeito.
Qual é a diferença entre o filtro gaussiano e a referência?
A diferença dos gaussianos (cães) é calculada como a diferença entre duas versões suavizadas de uma imagem obtida aplicando dois grãos gaussianos de diferentes desvios padrão (Sigma) nessa imagem.
