8.2. Differenz der Mittelwerte
| 8. Kantenerkennungsfilter |

### 8.2. Differenz der Mittelwerte

#### 8.2.1. Wirkungsweise

Abbildung 17.153. Anwendungsbeispiel für das Filter „Differenz der Mittelwerte“

Originalbild

Filter „Difference of Gaussians“ applied with radius 1 = 1.000 and radius 2 = 0.100.

Dieses Filter extrahiert Kanten aus Bildern, indem der Gaußsche Weichzeichnungsfilter mit zwei verschiedenen Stärken auf das Bild angewendet wird. Aus den beiden Ergebnisbildern wird die Differenz berechnet. Dieser Algorithmus wird in der Forschungsrichtung „Künstliches Sehen“ sehr oft verwendet, da die Berechnung des Gaußschen Weichzeichners sehr effizient ist. Die beiden wichtigsten Eigenschaften des Filters sind die beiden Radien, mit denen die Anwendung der Weichzeichner erfolgt. Bei der Einstellung der Werte kann es hilfreich sein zu wissen, dass eine Erhöhung des kleineren Radius typischerweise zu stärkeren Kanten führt, und eine Verkleinerung des größeren Radius tendenziell die Schwelle, etwas im Bild als Kante zu erkennen, erhöht. In den meisten Fällen werden Sie gute Ergebnisse erreichen, wenn der Radius 2 kleiner ist als der Radius 1. Manchmal jedoch, insbesondere bei Bildern mit dunklem Hintergrund, lohnt es sich, es andersherum zu probieren.

#### 8.2.2. Filteraufruf

You can find this filter through Filters → Edge-Detect → Difference of Gaussians….

#### 8.2.3. Eigenschaften

Abbildung 17.154. Eigenschaften für das Filter „Differenz der Mittelwerte“

Presets, Preview, Split view

  | Anmerkung
  These options are described in Abschnitt 2, „Gemeinsame Funktionsmerkmale“.

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. Kantenerkennungsfilter |  | 8.3. Kanten

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