Ääretuvastus: erinevus redaktsioonide vahel

Mitmed uurijad on antud ebatäpsuste mõju vähendamiseks kasutanud Gaussi kõverana modelleeritud ääre reljeefi, kuna katsed on tõestanud, et antud mudel vastab päris maailmale paremini kui varem uuritud ideaalse Heaviside’i astmefunktsiooni sarnane mudel.<ref name="lin98">[http://www.nada.kth.se/cvap/abstracts/cvap191.html T. Lindeberg (1998) "Edge detection and ridge detection with automatic scale selection", International Journal of Computer Vision, 30, 2, pages 117--154117–154.]</ref><ref>W. Zhang and F. Bergholm (1997) "Multi-scale blur estimation and edge type classification for scene analysis", International Journal of Computer Vision, vol 24, issue 3, Pages: 219–250.</ref>

Seega ei ole alati lihtne määrata kindlat lävendit kahe kõrvutioleva piksli erinevuseks, mis võimaldaks tuvastada ääre olemasolu.<ref name="lin98">[http://www.nada.kth.se/cvap/abstracts/cvap191.html T. Lindeberg (1998) "Edge detection and ridge detection with automatic scale selection", International Journal of Computer Vision, 30, 2, pages 117--154117–154.]</ref> See on kahtlemata üks põhjustest, mis muudab ääretuvastuse protsessi keerukaks, välja arvatud juhul, kui objektid pildil on väga lihtsad ning valgustatuse tingimused kergesti kontrollitavad (näiteks nagu ülaltoodud tüdrukut kujutaval pildil eraldatud ääred).