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...
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...
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...
这就是高斯拉普拉斯算子的基本原理。 在实际应用中,高斯拉普拉斯算子常用于边缘和角点的检测。例如,在人脸识别中,LOG可以帮助我们准确地找到眼睛、鼻子、嘴巴等关键部位的位置。在自动驾驶中,LOG可以帮助我们识别道路上的标线和障碍物。在医学图像处理中,LOG可以帮助医生发现病变的边缘和角点,从而进行更准确的诊断。 当然...
高斯拉普拉斯函数 LOG 乐队 log- 高斯拉普拉斯函数免费编辑修改义项名 所属类别 : 生活日用品 LoG边缘检测算子是David Courtnay Marr和Ellen Hildreth(1980)共同提出的 。因此,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...
Laplacian算子(两种模板) Log算子 图6 二阶微分算子 拉普拉斯算子数学公式是 写成差分形式为 Log边缘检测则是先进行高斯滤波再进行拉普拉斯算子检测,然后找过零点来确定边缘位置,很多时候我们只是知道Log 5*5模板如上图所示,但是具体是怎么得到的?下面进行推导。
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...
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) 2013-09-12 22:07 − 高斯拉普拉斯(Laplace of Gaussian) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 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... pangbangb 0 10146 拉普拉斯算子 2015-09-23 09:18 − %function PicOut=...
百度试题 题目LoG算子的主要思想是首先采用高斯高通滤波器对图像进行锐化处理;然后对锐化后的图像进行拉普拉斯运算,使图像边缘得到增强;最后检测出边缘 相关知识点: 试题来源: 解析 × 反馈 收藏