Part22. LoG 算子 LoG(Laplacian of Gaussian)边缘检测算子是 David Courtnay Marr 和 Ellen Hildreth 在 1980 年共同提出的,也称为 Marr-Hildreth 算子,它根据图像的信噪比来求检测边缘的最优滤波器。该算法先对图像进行高斯平滑处理,然后再与 Laplacian 算子进行卷积。稍后来解释为何是这样的。 先来回顾一下二维...
该算法首先对图像做高斯滤波,然后求其拉普拉斯(Laplacian)二阶导数,即图像与Laplacian of the Gaussian function进行滤波运算。 最后,通过检测滤波结果的零交叉(Zero crossings)可以获得图像或物体的边缘。因而,也被业界简称为Laplacian-of-Gaussian(LoG)算子。 代码实例: importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取...
LoG(Laplacian of Gaussian)边缘检测算子是 David Courtnay Marr 和 Ellen Hildreth 在 1980 年共同提出的,也称为 Marr-Hildreth 算子,它根据图像的信噪比来求检测边缘的最优滤波器。该算法先对图像进行高斯平滑处理,然后再与 Laplacian 算子进行卷积。稍后来解释为何是这样的。 先来回顾一下二维高斯函数的公式: 高斯...
为克服拉普拉斯算子的不足,宜先对数字影像进行低通滤波,抑制噪声。高斯函数是一种很好的归一化低通滤波器,可用于对数字影像进行低通滤波以减少噪声的影响,在此基础上再利用拉普拉斯算子提取边缘,这就是高斯-拉普拉斯算子,又称为LOG(Laplacian of Gaussian)算子。 #拉普拉斯算子(高斯) laplacian = cv2.Laplacian(src, cv...
Laplacian of a Gaussian (LoG) 一个典型的平滑是对内核进行高斯平滑(Gaussian smoothing)。 对于给定图像 f(x, y): 而因为二阶导数是一个线性操作,公式可以化为: LoG可以近似为以下算子: Laplacian of Gaussian 可以通过两个不同的 Gaussian算子 之间的差来近似。
相对于一阶导数,高斯拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian, LOG算子)因为求二阶导数,非常easy将点噪声判别为边界,因此常在使用LOG算子前先用高斯平滑滤波器去除正态分布的噪声,二维高斯分布为: 当中σ为高斯分布标准差,决定高斯滤波器的宽度,用该函数对图像平滑滤波。能够降低椒盐噪声对LOG算子的影响。
原理:首先对图像做高斯滤波,然后再求其拉普拉斯(Laplacian)二阶导数。 即图像与 Laplacian of the Gaussian function 进行滤波运算。 最后,通过检测滤波结果的零交叉(Zero crossings)可以获得图像或物体的边缘。 因而,也被简称为Laplacian-of-Gaussian (LoG)算子。
两个步骤合并称为 LoG (Laplacian of Gaussian)。 在具体实现中,我们并不需要先高斯再拉普拉斯,而是两步并作一步:将拉普拉斯算子作用在高斯 kernel 上,得到新的 kernel,再与 image 做卷积: 最后作用在 位置上的卷积权重为 同样也是通过 设定滤波范围。
LoG边缘检测算子是David Courtnay Marr和Ellen Hildreth于1980年共同提出的,也称为边缘检测算法或Marr & Hildreth算子;该算法首先对图像做高斯滤波,然后再求其拉普拉斯(Laplacian)二阶导数,即图像与 Laplacian of the Gaussian function 进行滤波运算,最后通过检测滤波结果的零交叉(Zero crossings)可以获得图像或物体的边缘...
拉普拉斯金字塔(Laplacianpyramid)– 用来从金字塔低层图像中降采样重建一个图像。用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像,在数字图像处理中也即是预测残差,可以对图像进行最大程度的还原,配合高斯金字塔一起使用。 高斯金字塔(Gaussianpyramid)– 用来对图像进行降采样。