Figura 17.160. Ejemplo de aplicación del filtro diferencias de gaussianas

Imagen original

Filtro “Diferencia de gaussianas” aplicado con radio 1 = 1.000 y radio 2 = 0.100.

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.

This filter is found in the main menu under Filters → Edge-Detect → Difference of Gaussians….