Bilateral filter is proven to be th

Bilateral filter is proven to be the best filter for edge detection techniques in literature, as it preserves the edges of the image while de-noising but this paper presents the effectiveness of Gaussian blur filter over bilateral filter. With the experiments performed on the natural scenes with different noises, we came on a conclusion that Gaussian blur filter perform better with respect to the bilateral filter. This paper also decides the range of noises which the user can tolerate while dealing with the image. The experiment is conducted on three natural scenes with the help of graph based image segmentation technique and result is validated using correlation.

結果 (繁體中文) 1:

雙邊過濾器被證明是在文學的邊緣檢測技術最好的過濾器，因為它保留了圖像的同時去噪的邊緣，但本文的禮物高斯模糊濾鏡對雙邊過濾器的有效性。隨著對不同的聲音自然場景進行的實驗，我們來到一個結論，即高斯模糊濾鏡相對於雙邊濾波有更好的表現。本文還決定其在處理圖像，用戶可以忍受噪聲的範圍。該實驗基於圖形的圖像分割技術的幫助下在三個自然場景進行，並且結果被使用相關驗證。

結果 (繁體中文) 2:

雙邊濾波器被證明是文獻中邊緣檢測技術的最佳濾波器，因為它在去NO值的同時保留了圖像的邊緣，但本文介紹了高斯模糊濾波器對雙邊濾波器的有效性。通過對不同雜訊的自然場景進行的實驗，我們得出的結論是，高斯模糊濾波器相對於雙邊濾波器的性能更好。本文還決定了使用者在處理圖像時可以容忍的噪音範圍。利用基於圖形的圖像分割技術對三個自然場景進行了實驗，並結合相關驗證了結果。

結果 (繁體中文) 3:

雙邊濾波器在影像去噪的同時保留了影像的邊緣，是邊緣檢測科技中的最佳濾波器，但本文給出了高斯模糊濾波器在雙邊濾波器上的有效性。通過對不同雜訊下的自然場景進行實驗，我們得出結論：高斯模糊濾波器相對於雙邊濾波器具有更好的效能。本文還確定了用戶在處理影像時所能容忍的雜訊範圍。利用基於圖的影像分割科技，在三個自然場景上進行了實驗，並用相關性對實驗結果進行了驗證。