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Los filtros de segundo orden siempre son más sensibles al ruido (e.gramo. Filtro laplacio), y se pueden obtener los mismos resultados y mejores resultados cuando un primer orden (e.gramo. Filtro de sobresalto).
- ¿Cuál es la desventaja de usar filtros derivados de segundo orden para la detección de bordes??
- ¿Qué operador de segundo orden es más sensible al ruido en el filtrado de borde??
- ¿Por qué son mejores detectores de bordes de segundo orden en la búsqueda de bordes que los detectores de primer pedido??
- Por qué la segunda derivada es útil para la detección de bordes?
¿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.
¿Qué operador de segundo orden es más sensible al ruido en el filtrado de borde??
Laplacian es un operador isotrópico, también es más barato de implementar que el gradiente (solo una máscara). No proporciona información sobre la dirección del borde y es más sensible al ruido (difiere dos veces).
¿Por qué son mejores detectores de bordes de segundo orden en la búsqueda de bordes que los detectores de primer pedido??
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.
Por qué la segunda derivada es útil para la detección de bordes?
La segunda derivada de una imagen en la que la imagen destaca las regiones del cambio de intensidad rápida y, por lo tanto, a menudo se usa para detectar detectores de borde de cruce cero de borde.
