爲什麼我必須使用Sobel Operator？

Question

正如我最近閱讀了關於神經網絡的一些期刊和pdf。我將我的想法放在了關於「使用神經網絡進行手寫識別」的文章中。另外，我正在研究Backpropagation。我的問題是「爲什麼作者推薦讀者使用Sobel算子作爲預處理技術而不是簡單地將手寫處理到神經網絡？」

Answer 1

筆跡由筆畫組成，筆畫通常用純色填充：通過這些假設，筆畫可以很好地描述它的邊緣，而其顏色或背景顏色在描述時並不那麼有用。邊緣基本上用布爾值來描述：像素在邊緣的一部分是白色，否則爲黑色。

索貝爾過濾器的輸出圖像的灰度級與邊緣的強度成正比，所以它可以用來描述邊緣，然後描述筆畫，或者「捕捉」本質手寫的信件和di控釋片。

如果您使用手寫字母或數字的原始圖像提供網絡，則存在網絡學習一些不那麼有用的功能的風險，例如完全灰度級別不能很好地描述字母或數字。

一些作者聲稱，即使我認爲它不是嚴格真實的，Sobel濾波器仍以亮度不變的方式給出邊緣。

出於好奇，作者建議讀者使用Sobel濾波器的論文是什麼？