高斯拉普拉斯算子LOG 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 ...
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,高斯拉普拉斯算子并不是万能的。在处...
LoG (' Laplacian of Gaussian')内核的参数可以预先计算,因此在运行时只需要对图像执行一遍的卷积即可。 以0为中心,高斯标准差为 σ 的二维的 LoG 函数的表达式如下所示: LoG(x,y)=−1πσ4[1−x2+y22σ2]e−x2+y22σ2 具体的推导过程如下所示: 函数的图像如下图所示: 图2.二维LoG函数的图像...
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 Gaussian function 进行滤波...
拉普拉斯核 差分高斯(Difference of Gaussian,DoG) 高斯函数 突出图像中的边缘 G(x,y,σ)=12πσ2exp(−x2+y22σ2) LoG=∂2G(x,y,σ)∂x2+∂2G(x,y,σ)∂y2=x2+y2−2σ2σ4exp(−x2+y22σ2) LoG算子 那么,接下来就可以使用差分高斯DoG来近似高斯拉普拉斯LoG了 ...
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。
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。 二维高斯公式是 按拉普拉斯算子公式求x,y方向的二阶偏导后为 ...
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,