| 7.2. Différence gaussienne | ||
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7. Filtres de détection de bord |  |
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7. Filtres de détection de bord | |
Figure 16.136. Exemple d'application du filtre Différence Gaussienne
Image d'origine
Après application du filtre
Ce filtre fait une détection de bords en utilisant un algorithme appelé « Différence gaussienne » qui fonctionne en réalisant deux flous gaussiens sur une même image avec à chaque fois un rayon différent, et en prenant la différence. Cet algorithme est particulièrement utilisé en vision artificielle et il est très rapide car il existe des façons très performantes de réaliser un flou gaussien. Le paramètre le plus important est le rayon de flou pour les deux flous gaussiens. Il est certainement plus facile de les régler en utilisant l'aperçu mais il peut être utile de savoir qu'augmenter le petit rayon a tendance de faire apparaître des bords fins et que diminuer le grand rayon a tendance a augmenter le seuil de reconnaissance des bords. Dans la plupart des cas vous obtiendrez des résultats satisfaisants si le 2ème rayon est plus petit que le premier mais rien ne vous empêche de les inverser, c'est même recommandé dans le cas où vous avez un visage éclairé sur un fond noir.
Rayons 1 et Rayon 2 sont les rayons de flou pour les deux flous gaussiens. La seule contrainte est qu'ils ne peuvent être égaux, ou alors le résultat sera une image blanche. Si vous souhaitez obtenir un résultat qui ressemble à un dessin au crayon alors le fait de régler le « Rayon 2 » plus petit que le « Radius 1 » donnera de meilleurs résultats.
Cocher cette option entraînera un résultat avec l'échelle de luminosité étendue le plus possible, ce qui augmente le contraste. Notez que dans l'aperçu seulement la partie de l'image qui est affichée est prise en considération, ainsi l'aperçu n'est pas rigoureusement exact en ce qui concerne cette option.
Cocher cette option inversera le résultat de telle façon que vous obtiendrez des traits sombres sur un fond blanc donnant plus l'impression de quelque chose qui ressemble à un dessin.
