GPT答：

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通过实验分析不同尺度下LOG和CANNY边缘提取算子的性能，可以得出以下结论：

1. 提取边缘的准确程度：在无噪声图像上，两种算子都能够提取出清晰明确的边缘。随着滤波尺度的增加，边缘线条变得更加粗糙，但仍然能够准确地捕捉到图像中的主要轮廓。

2. 对噪声的抑制能力：在添加高斯白噪声后，两种算子都表现出一定程度上对噪声的抑制能力。随着滤波尺度和噪声水平（即添加噪声能量）的增加，两种算子对于高频细节信息（如纹理）会有一定程度上模糊化处理，并且可能会产生一些假阳性或假阴性。

3. 对假边缘（Authentic edge和Phantom edge）的抑制能力：根据文献[3]中对于真实边缘和虚假边缘定义，在实验中可以观察到两种算子对于真实边缘具有很好地提取效果，并且相比于虚假边缘更为稳定。然而，在边缘比较模糊或者存在噪声的区域，两种算子可能会产生一些虚假边缘。

综上所述，根据实验结果可以得出以下结论：

1. LOG和CANNY算子都能够在不同尺度下提取图像的边缘信息，但随着滤波尺度的增加会导致边缘线条变得更加粗糙。
2. 在添加高斯白噪声后，两种算子对于噪声有一定程度上的抑制能力，但也可能会引入一些假阳性或假阴性。
3. 对于真实边缘的提取效果比虚假边缘更为稳定，在模糊或存在噪声的区域可能会产生一些虚假边缘。

根据自己对于图像处理算法的理解，在选择最能说明结论的滤波尺度和噪声水平时应考虑到以下因素：准确性、抑制能力以及对真实和虚假边缘的处理效果。具体选择哪个滤波尺度和噪声水平需要根据具体情况进行分析，并参考无噪声图像作为参照进行对比分析。