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...
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...
由于这些较大的核是使用高斯函数的二阶导数计算的,因此相应的算子通常称为高斯拉普拉斯算子 (Laplacian of Gaussian,LoG),拉普拉斯算子的核值总和为0,这确保了拉普拉斯算子在强度恒定的区域为零。实际上,由于拉普拉斯算子用于测量图像函数的曲率,因此在平坦区域它应该等于0。 乍一看,拉普拉斯算子的效果可能难以解释。从核...
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。 在第一步的基础上,可以通过拉普拉斯边缘检测来实现这一...
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。
And the size of the Laplace kernel will be equal to 11 - according to the formula 2*n + 1? I tried to find the answer by obtaining nuclei. That is, I used the functions cv::getGaussianKernel and cv::getDerivKernels. But for some reason, the result of applying cv::Laplacian to ...
相对于一阶导数,高斯拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian, LOG算子)由于求二阶导数,很容易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: 其中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,可以减少椒盐噪声对LOG算子的影响。
一般使用的是高斯型拉普拉斯算子(Laplacian of a Gaussian,LoG),由于二阶导数是线性运算,利用LoG卷积一幅图像与首先使用高斯型平滑函数卷积改图像,然后计算所得结果的拉普拉斯是一样的。所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理,使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像;图像的平滑...
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。
最后Laplacian算子不能检测边缘的方向;所以Laplacian在分割中所起的作用包括:(1)利用它的零交叉性质进行边缘定位;(2)确定一个像素是在一条边缘暗的一面还是亮的一面;一般使用的是高斯型拉普拉斯算子(Laplacian of a Gaussian,LoG),由于二阶导数是线性运算,利用LoG卷积一幅图像与首先使用高斯型平滑函数卷积改图像,...