L'opérateur Sobel est une approximation de la dérivée dans la dimension X suivie d'un opérateur de lissage simple dans la dimension Y. (Ou dérivée dans la dimension Y puis lissée dans X).
Considérons un signal unidimensionnel F( t ). La dérivée deF( t ), peut s'écrire:réF( t ) / dt
limΔ → 0F( t + Δ ) - f( t - Δ )2 Δ
C'est ce qu'on appelle la formule de différence centrée .
Mais avec un signal discret, le plus petit Δ vous disposez est la distance entre les échantillons, vous l'utilisez donc comme approximation de la limite.
Nous pouvons voir à quel point une approximation est mauvaise (ou bonne) en regardant ce qu'elle fait à un signal exponentiel complexe . Le vrai dérivé donnerait . L'approximation donne
donc extrêmement précis avec des basses fréquences ( près de 0), mais de plus en plus imprécis à mesure que approche de la fréquence de Nyquist (eω i tω ieω i t
eω i ( t + 1 )-eω i ( t - 1 )2=eω ieω i t-e- ω ieω i t2=eω i-e- ω i2eω i t= je pèche( ω )eω i t
ωωω → π). C'est à peu près le meilleur que vous puissiez faire avec trois échantillons. Il présente également l'avantage d'atténuer la réponse haute fréquence plutôt que de sur-amplifier.
Faisons maintenant un peu de lissage dans la dimension Y. Nous voulons quelque chose qui n'utilise que 3 points, et le meilleur que vous obtiendrez est . Ce filtre a une réponse en fréquence:
qui passe en douceur du passage des basses fréquences à l'atténuation complète des hautes fréquences.14F( t - Δ ) +12F( t ) +14F( t + Δ )
14eω i ( t - Δ )+12eω i t+14eω i ( t + Δ )=12( 1 +e- ω i Δ+eω i Δ2)eω i t=12( 1 + cosω )eω i t
Alors convoluez l'approximation dérivée dans la dimension X avec le plus lisse dans la dimension Y et vous obtenez le noyau:
18⎡⎣⎢121000- 1- 2- 1⎤⎦⎥.
Logique errante
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