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La transposition de ces méthodes au modèle discret se
fait par l'approximation des différentielles partielles de la
fonction . Si l'on utilise les différences finies l'on obtient
par exemple :
Des méthodes plus évoluées [Pre70,Kir71]
approximent le gradient par une convolution avec un masque .
Dans le cas discret et pour un masque à support fini, la
convolution de avec est définie par :
Marr et al. [MH80] et Huertas et al. [HM86]
approximent les zéros de la différentielle seconde en convoluant
l'image avec le laplacien de la gaussienne. Une approche
légèrement différente introduite par
Cocquerez [CD85] consiste à utiliser un filtre
passe-bas non linéaire [NM79] suivi d'une dérivation.
Brun Luc
2004-03-25