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...
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,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。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数,定义为: 图1(a)表示离散拉普拉斯算子的模板,图1(b)表示其扩展模板,图1(c)则分别表示其他两种拉普拉斯的实现模板。从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉...
拉普拉斯算子: 拉普拉斯算子定义为梯度的散度(标量): 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 那么再对图像进行拉普拉斯后,即为: ...
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(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...
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和离散点的鲁棒性,如此,拉普拉斯高斯算子Log(Laplace of Gaussian)就诞生了。
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...
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,