| 7.2. Diferencia de Gaussianas | ||
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7. Filtros detectar bordes |  |
| 7.2. Diferencia de Gaussianas | ||
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7. Filtros detectar bordes | |
Figura 16.136. Ejemplo de aplicación del filtro diferencias de gaussianas
Original
Filtro “Diferencia de gaussianas” aplicado
Este filtro hace la detección de bordes usando el algoritmo llamado “Diferencia de Gaussianas”, que ejecuta dos desenfoques Gaussianos en la imagen, con diferentes radios de desenfoque, y sustrae las dos versiones para obtener el resultado final. Es un algoritmo ampliamente usado en el campo de la visión artificial, y es bastante rápido porque hay varios métodos eficientes para realizar desenfoques Gaussianos. Los parámetros más importantes son el radio de desenfoque para los dos desenfoques. Provablemente, lo más fácil seleccionarlos usando la vista previa, puede ayudar saber que al incrementar el radio más pequeño se obtiene unos bordes de apariencia más espesa y que reducir el radio más largo incrementa el “umbral” para reconocer bordes. En la mayoria de los casos, se obtienen mejores resultados si radio 2 es más pequeño que radio 1, pero nada evita que haga lo contrario, y en situaciones donde hay una figura iluminada sobre un fondo oscuro, hacer el radio 1 más pequeño puede mejorar el resultado.
Radius 1 and Radius 2 are the blurring radii for the two Gaussian blurs. The only constraints on them is that they cannot be equal, or else the result will be a blank image. If you want to produce something that looks like a sketch, in most cases setting “Radius 2” smaller than “Radius 1” will give better results.
Al marcar esta casilla se estira el rango de luminosidad tanto como sea posible, incrementando el contraste. Nótese que en la vista previa, solo se tiene en cuenta la parte de la imagen que se muestra, así que con Normalizar marcada la vista previa no es completamente exacta (al menos en términos del contraste global).
Al marcar esta opción se invierte el resultado, por lo que se verán bordes oscuros sobre fondo blanco, algo parecido a un dibujo.
