Derivación de la detección de borde del filtro gaussiano

1. Cómo se utilizan derivados para la detección de bordes?
2. ¿Qué es el filtro derivado gaussiano??
3. ¿Cuál es el derivado de un gaussiano??
4. ¿Cuál es la desventaja de usar filtros derivados de segundo orden para la detección de bordes??

Cómo se utilizan derivados para 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.

¿Qué es el filtro derivado gaussiano??

En la electrónica y el procesamiento de señales principalmente en el procesamiento de señales digitales, un filtro gaussiano es un filtro cuya respuesta de impulso es una función gaussiana (o una aproximación a ella, ya que una verdadera respuesta gaussiana tendría una respuesta de impulso infinito).

¿Cuál es el derivado de un gaussiano??

Matemáticamente, las derivadas de la función gaussiana se pueden representar utilizando funciones de Hermite. Para la varianza de la unidad, la derivada n-th del gaussiano es la función gaussiana en sí misma multiplicada por el polinomio n-themite, hasta escala.

¿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.