2、高斯-拉普拉斯算法 该算法就是直接对我们的高斯模型求二阶导数 高斯卷积函数定义为: 而原始图像f(x,y) 与高斯卷积定义为: 因为: 所以Laplacian of Gaussian(LOG) 可以通过先对高斯函数进行偏导操作,然后进行卷积求解。公式表示为: 和 因此,我们可以LOG核函数定义为: 高斯二阶导如下图的绿色线,蓝色线是高斯...
高斯拉普拉斯算子(LOG,Laplacian of Gaussian)常用于边缘/角点检测。其原理是利用拉普拉斯算子识别图像中灰度值变化速度极大值点,利用高斯核平滑图像、以降低拉普拉斯算子对噪声敏感带来的问题。 所以,LOG是由高斯函数和拉普拉斯算子组成的。以下将介绍 1)高斯函数 2)拉普拉斯算子 3)二者结合的必要性 4)LOG的平替 高斯函...
高斯函数是一种常用的平滑滤波器,它能有效地降低图像中的噪声。而拉普拉斯算子则是一种二阶导数算子,它能检测出图像中灰度值变化最大的地方,即边缘和角点。然而,直接使用拉普拉斯算子对图像进行求导会使计算对噪声变得非常敏感,因此,我们需要在求导之前先用高斯函数对图像进行平滑处理。这就是高斯拉普拉斯算子的基本原理...
sobel算子是一个离散差分算子.它计算图像像素点亮度值的近似梯度. 图像是二维的,即沿着宽度/高度两个方向. 我们使用两个卷积核对原图像进行处理: 很好理解,原始像素灰度值-->(右边像素值-左边像素值),反映了水平方向的变化情况. 3.Laplace算子 首先,拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子,它具有旋转不变性。一个...
拉普拉斯算子是图像二阶空间导数的二维各向同性测度。拉普拉斯算子可以突出图像中强度发生快速变化的区域,因此常用在边缘检测任务当中。在进行Laplacian操作之前通常需要先用高斯平滑滤波器对图像进行平滑处理,以降低Laplacian操作对于噪声的敏感性。该操作通常是输入一张灰度图,经过处理之后输出一张灰度图。 二、工作原理 记...
拉普拉斯算子: 拉普拉斯算子定义为梯度的散度(标量): div∇F=∂2Fx∂x2+∂2Fy∂y2 由于拉普拉斯是二阶微分,对噪点非常敏感,因此在图像处理前一般会先进行高斯滤波,即L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I[x,y],其中G(x,y,σ)=−12πσ2e−x2+y22σ2,为高斯核 ...
高斯拉普拉斯算子(LoG, Laplacian of Gaussian) 对于图像 ,首先通过尺度为 的高斯平滑 在使用Laplace算子检测边缘 该式证明如下: 所以高斯拉普拉斯算子等价于先对高斯函数求二阶导,再与原图进行卷积 将高斯拉普拉斯算子展开: 高斯函数差分(DoG, Difference of Gaussian of Gaussian) ...
高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian, LoG）是图像处理领域中用于边缘检测的重要工具。其原理基于拉普拉斯算子与高斯平滑滤波的结合，旨在突出图像中强度变化剧烈的区域。拉普拉斯算子是图像二阶空间导数的二维各向同性测度，能够识别出图像中边缘或特征点。在进行Laplacian操作前，通常先用高斯滤波对图像进行...
高斯拉普拉斯算子(Laplace of Gaussian) Laplace算子作为一种优秀的边缘检测算子,在边缘检测中得到了广泛的应用。该方法通过对图像求图像的二阶倒数的零交叉点来实现边缘的检测,公式表示如下: 由于Laplace算子是通过对图像进行微分操作实现边缘检测的,所以对离散点和噪声比较敏感。于是,首先对图像进行高斯卷积滤波进行...