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- ¿Cuál es el derivado de primer orden en la detección de bordes??
- Cómo la derivada de primer orden y el segundo orden ayuda en la detección de bordes?
- ¿Cuál es la desventaja de usar filtros derivados de segundo orden para la detección de bordes??
- ¿Por qué son mejores detectores de bordes de segundo orden en la búsqueda de bordes que los detectores de primer orden??
¿Cuál es el derivado de primer orden en la detección de bordes??
En este método tomamos la primera derivada del valor de intensidad a través de la imagen y encontramos puntos donde la derivada es máxima, entonces el borde podría ubicarse. El gradiente es un vector, cuyos componentes miden cuán rápido está cambiando el valor de píxeles con la distancia en la dirección x e y.
Cómo la derivada de primer orden y el segundo orden ayuda en la detección de bordes?
Los derivados de primer orden son buenos para seleccionar los bordes más resistentes al umbrar (histéresis) la magnitud del gradiente. Los cruces cero de los derivados de segundo orden son buenos para la localización del borde.
¿Cuál es la desventaja de usar filtros derivados de segundo orden para la detección de bordes??
Sin embargo, hay desventajas en el uso de derivados de segundo orden. (Debemos tener en cuenta que los primeros operadores derivados exageran los efectos del ruido.) Segundos derivados exageraron ruido el doble. No se proporciona información direccional sobre el borde.
¿Por qué son mejores detectores de bordes de segundo orden en la búsqueda de bordes que los detectores de primer orden??
En general, la segunda derivada es más sensible al ruido que la primera derivada. La segunda derivada generalmente va acompañada de detección de cruce cero, por lo que funciona mejor cuando las transiciones de nivel de gris son suaves.
