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- ¿Es posible aproximar el filtro de registro por una diferencia de explicación de perro gaussiano??
- ¿Cómo funcionan la diferencia de los gaussianos??
- ¿Cuál es la diferencia entre perro y log??
- ¿Cuál es la diferencia entre el filtro gaussiano y la referencia??
¿Es posible aproximar el filtro de registro por una diferencia de explicación de perro gaussiano??
Es posible aproximar el filtro de registro con un filtro que es solo la diferencia de dos gaussianos de tamaño diferente. Tal filtro se conoce como filtro de perro (corto para la "diferencia de gaussianos").
¿Cómo funcionan la diferencia de los gaussianos??
Un método bien conocido de detección de bordes es la diferencia de gaussianos (perro). El método consiste en restar a dos gaussianos, donde un núcleo tiene una desviación estándar más pequeña que la anterior. La convolución entre la resta de los núcleos y la imagen de entrada da como resultado la detección de borde de esta imagen.
¿Cuál es la diferencia entre perro y log??
Según tengo entendido actualmente: el perro es una aproximación de log. Ambos se utilizan en la detección de blob, y ambos funcionan esencialmente como filtros de paso de banda. La convolución con un sombrero mexicano/ricker wavelet parece lograr el mismo efecto.
¿Cuál es la diferencia entre el filtro gaussiano y la referencia??
La diferencia de gaussianos (perro) se calcula como la diferencia entre dos versiones suavizadas de una imagen obtenida aplicando dos núcleos gaussianos de diferentes desviaciones estándar (Sigma) en esa imagen.
