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...
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...
首先,我们需要理解高斯拉普拉斯算子是如何工作的。简单来说,它结合了高斯函数和拉普拉斯算子的优点。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...
LoG(DoG是一阶边缘提取)是二阶拉普拉斯-高斯边缘提取算法,先高斯滤波然后拉普拉斯边缘提取。 Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时,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降噪处理,再采用Laplace算子进行边缘检测,就可以提高算子对噪声抗干扰能力, 这一个过程中高斯-拉普拉斯(Laplacian of ...
所以,高斯-拉普拉斯算子其实就是:先对图像进行高斯模糊,然后再求二阶导数,二阶导数等于0处对应的像素就是图像的边缘。 具体的推导过程可以看一下下面的链接:http://fourier.eng.hmc.edu/e161/lectures/gradient/node10.html --- 由于高斯函数的参数sigma对高斯...
介绍图像处理边缘检测的马尔算子,也叫高斯拉普拉斯算子,LoG算子,Laplace of Gaussian。简单推导了这个算子的公式,并在OpenCV的基础上实现。, 视频播放量 2864、弹幕量 0、点赞数 26、投硬币枚数 14、收藏人数 38、转发人数 7, 视频作者 小刘老赖, 作者简介 这个人不懒,
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...
细想一下,高斯算子在图像处理中的一般的作用其实大都是进行模糊,换句话说它可以很好的抑制噪声,这样引入高斯算子我们就克服了噪声的影响(这也是LoG算子对拉普拉斯算子的改进的地方)。 所以,高斯-拉普拉斯算子其实就是:先对图像进行高斯模糊,然后再求二阶导数,二阶导数等于0处对应的像素就是图像的边缘。
将高斯函数代入拉普拉斯算子,可得 LoG 算子: Marr-Hildreth 算法如下: 首先让 LoG 核与一幅输入图像卷积: 寻找g(x,y) 的过零点来确定 f(x,y) 的边缘位置。因为拉普拉斯变换和卷积都是线性运算,因此上式可以改成 其中,f(x,y) 是输入图像,g(x,y) 是输出图像。
解释为什么LOG算子可以检测图像中的斑点是: 图像与某一个二维函数进行卷积运算实际就是求取图像与这一函数的相似性。同理,图像与高斯拉普拉斯函数的卷积实际就是求取图像与高斯拉普拉斯函数的相似性。当图像中的斑点尺寸与高斯拉普拉斯函数的形状趋近一致时,图像的拉普拉斯响应达到最大。 从概率的角度解释为:假设原图像是...