En visión artificial , el algoritmo de Marr-Hildreth es un método de detección de bordes en imágenes digitales , es decir, curvas continuas donde hay variaciones fuertes y rápidas en el brillo de la imagen. [1] El método de detección de bordes de Marr-Hildreth es simple y funciona convolucionando la imagen con el laplaciano de la función gaussiana o, como una aproximación rápida por diferencia de gaussianas . Luego, se detectan los cruces por cero en el resultado filtrado para obtener los bordes. El operador de imagen laplaciano de gaussiano a veces también se conoce como la ondícula del sombrero mexicano debido a su forma visual cuando se le da la vuelta. David Marr y Ellen C. Hildreth son dos de los inventores. [2]
El operador Marr-Hildreth presenta dos limitaciones principales: genera respuestas que no corresponden a los bordes, los llamados "bordes falsos", y el error de localización puede ser grave en los bordes curvos. Hoy en día, existen métodos de detección de bordes mucho mejores, como el detector de bordes Canny basado en la búsqueda de máximos direccionales locales en la magnitud del gradiente, o el enfoque diferencial basado en la búsqueda de cruces por cero de la expresión diferencial que corresponde a la derivada de segundo orden en la dirección del gradiente (ambas operaciones precedidas por un paso de suavizado gaussiano). Para obtener más detalles, consulte el artículo sobre detección de bordes .