Howtosignalprocessing
- Mengapa Laplacian sensitif terhadap kebisingan?
- Apa Kerugian Menggunakan Filter Derivatif Urutan Kedua untuk Deteksi Edge?
- Operator pesanan kedua mana yang paling sensitif terhadap noise dalam penyaringan tepi?
- Manakah dari operator Sobel atau Laplacian yang lebih sensitif terhadap kebisingan dan mengapa?
Mengapa Laplacian sensitif terhadap kebisingan?
Karena kernel ini mendekati pengukuran turunan kedua pada gambar, mereka sangat sensitif terhadap noise. Untuk melawan ini, gambar sering kali lancap Gaussian sebelum menerapkan filter Laplacian. Langkah pra-pemrosesan ini mengurangi komponen kebisingan frekuensi tinggi sebelum langkah diferensiasi.
Apa Kerugian Menggunakan Filter Derivatif Urutan Kedua untuk Deteksi Edge?
Namun ada kelemahan untuk penggunaan turunan urutan kedua. (Kita harus mencatat bahwa operator turunan pertama membesar -besarkan efek kebisingan.) Derivatif kedua akan dibesar -besarkan dua kali lebih banyak. Tidak ada informasi terarah tentang tepi yang diberikan.
Operator pesanan kedua mana yang paling sensitif terhadap noise dalam penyaringan tepi?
Laplacian adalah operator isotropik, juga lebih murah untuk diimplementasikan daripada gradien (hanya satu topeng). Itu tidak memberikan informasi tentang arah tepi dan lebih sensitif terhadap kebisingan (berbeda dua kali).
Manakah dari operator Sobel atau Laplacian yang lebih sensitif terhadap kebisingan dan mengapa?
Operator Laplacian adalah operator turunan kedua yang sering digunakan dalam deteksi tepi. Dibandingkan dengan detektor tepi berbasis turunan pertama seperti operator sobel, operator Laplacian dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dalam lokalisasi tepi. Sayangnya, operator Laplacian sangat sensitif terhadap kebisingan.
