8.2. ガウス差分...
| 8. 輪郭抽出フィルター |

### 8.2. ガウス差分...

#### 8.2.1. 概観

図17.164 「ガウス差分」フィルターの適用例

元画像

Filter 「Difference of Gaussians」 applied with radius 1 = 1.000 and radius 2 = 0.100.

ガウス差分... フィルターはいわゆる「ガウス差分」アルゴリズムを用いて輪郭を読み解きます。 このアルゴリズムはぼかし半径を違えた 2 種類のガウスぼかしを画像にかけて両者の差分をもとに結果を得ます。 この方法は加工画像に (おそらく生物学的な[解析用]画像にも) 広く利用されており、 しかもガウスぼかしをかなり効果的に利用するしくみができているためとても素早く処理できます。 一番肝心なパラメーターは 2 種類のガウスぼかし用半径です。 プレビュー画面を見ながら設定すれば簡単だとは思いますが、 小さい方の半径は長くするほど輪郭が太く描かれやすくなることと、 大きい方の半径は短くするほど輪郭を見極めるための「しきい値」が高くなりやすくなることは覚えておくとよいでしょう。 ほとんどの場合 半径 1 よりも 半径 2 を小さくすると良い結果が出ますが、 その逆にしてはいけないわけではなく、 暗い背景に明るい物体が描かれた画像の場合では逆にしておいた方がたしかにもっと良い結果が出ます。

#### 8.2.2. フィルターの呼び出し方

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

#### 8.2.3. オプション

図17.165 ガウス差分フィルターのオプション

Presets, 「Input Type」, Clipping, Blending Options, Preview, Split view

  | 注記
  These options are described in 「Common Features」.

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.

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