Derivatif Pengesanan Kelebihan Penapis Gaussian

1. Bagaimana derivatif digunakan untuk pengesanan kelebihan?
2. Apakah penapis derivatif Gaussian?
3. Apakah terbitan Gaussian?
4. Apakah kelemahan menggunakan penapis derivatif pesanan kedua untuk pengesanan tepi?

Bagaimana derivatif digunakan untuk pengesanan kelebihan?

Dalam kaedah ini, kita mengambil derivatif pertama nilai intensiti merentasi imej dan mencari titik di mana derivatif maksimum maka kelebihannya dapat ditempatkan. Kecerunan adalah vektor, yang komponennya mengukur bagaimana nilai piksel cepat berubah dengan jarak dalam arah x dan y.

Apakah penapis derivatif Gaussian?

Dalam pemprosesan elektronik dan isyarat terutamanya dalam pemprosesan isyarat digital, penapis Gaussian adalah penapis yang tindak balas impuls adalah fungsi Gaussian (atau penghampiran kepadanya, kerana tindak balas Gaussian yang benar akan mempunyai tindak balas impuls tak terhingga).

Apakah terbitan Gaussian?

Secara matematik, derivatif fungsi Gaussian dapat diwakili menggunakan fungsi Hermite. Untuk varians unit, derivatif n-th Gaussian adalah fungsi Gaussian itu sendiri didarabkan oleh polinomial Hermite N-th, sehingga skala.

Apakah kelemahan menggunakan penapis derivatif pesanan kedua untuk pengesanan tepi?

Walau bagaimanapun terdapat kekurangan penggunaan derivatif pesanan kedua. (Kita perlu ambil perhatian bahawa pengendali derivatif pertama membesar -besarkan kesan bunyi bising.) Derivatif kedua akan membesar -besarkan bunyi dua kali ganda. Tiada maklumat arah mengenai kelebihan diberikan.