8.2. Différence gaussienne
| 8. Filtres de détection de bord |

### 8.2. Différence gaussienne

#### 8.2.1. Généralités

Figure 17.164. Exemple d’application du filtre Différence Gaussienne

Image d’origine

Filtre « Différence de gaussiens » appliqué avec Rayon 1 = 1,000 et Rayon 2 = 0,100.

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.

#### 8.2.2. Activating the Filter

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

#### 8.2.3. Options

Figure 17.165. Options du filtre Différence Gaussienne

Presets, « Input Type », Rognage, Blending Options, Preview, Merge filter, Split view

  | Note
  Ces options sont décrites dans Section 2, « Options communes ».

Radius 1, Radius 2

  Radius 1 and Radius 2 are the blurring radii for the two Gaussian blurs. 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.

8. Filtres de détection de bord |  | 8.3. Contours

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