原文:http://blog.csdn.net/songzitea/article/details/12851079 背景引言 在博文差分近似图像导数算子之Laplace算子中,我们提到Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时,对离散点和噪声比较敏感.于是,首先对图像进行高斯暖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Robust, 这一个过程中Laplacian of Gaussian(LOG)算子就诞生了.本节主要介绍LOG算子基本…

收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)  我们已经认识了3个一阶差分算子 拉普拉斯算子是二阶差分算子.为什么要增加二阶的算子呢?试想一下,假设图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘.然而求解这个极大值也不方便.採用二阶导数后,极大值点就为0了.因此值为0的地方就是边界.…

学习DIP第49天 转载请标明本文出处:*http://blog.csdn.net/tonyshengtan *,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发: https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com #开篇废话 今天介绍二阶微分算子,二阶微分算子典型的是Laplace算子,LoG可以看成是一个高斯模板的拉普拉斯变换,但是也可以从根源上推导出LoG算子,而后面要介绍的DoG…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

斑点检测(LoG,DoG)(下) LoG, DoG, 尺度归一化 上篇文章斑点检测(LoG,DoG)(上)介绍了基于二阶导数过零点的边缘检测方法,现在我们要探讨的是斑点检测.在边缘检测中,寻找的是二阶导数的零点,可是在斑点检测中寻找的是极值点,这是为什么呢?而且在使用二阶导数寻找斑点时不仅在图像上寻找极值点,还要求在尺度空间上也是极值点,又是为什么呢?还有为什么DoG是LoG的简化版本呢?? 这篇文章主要内容就是回答这三个问题. From edges to blobs 对于阶跃信号,其二阶导数在…

斑点检测(LoG,DoG) [上] 维基百科,LoG,DoG,DoH 在计算机视觉中,斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域,这些特性包括光照或颜色等.一般图像中斑点区域的像素特性相似甚至相同,某种程度而言,斑点块中所有点是相似的. 如果将兴趣点的特性形式化表达为像素位置的函数,那么主要有两类斑点检测方法: 差分方法.这类方法主要基于函数在对应像素点处的导数. 局部极值方法.这类方法主要是在找出函数的局部极值. 在该领域中,斑点检测也被称为兴趣点检测或者兴趣区域检测. 研究斑点检测…

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子 转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子 一阶导数的梯度算子 高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像,梯度定义为一个向量, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯…

基于MATLAB边缘检测算子的实现 作者:lee神 1.   概述 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化. 这些包括(i)深度上的不连续.(ii)表面方向不连续.(iii)物质属性变化和(iv)场景照明变化. 边缘检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是特征提取中的一个研究领域. 一阶:  Roberts Cross算子,Prewitt算子,Sobel算子, Kirsch算子,罗盘算子: 二阶:…

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 在实际计算时,三种方法计算的金字塔组数noctaves,尺度空间坐标σ,以及每组金字塔内的层数S是一样的.同时,假设图像为640*480的标准图像. 金字塔层数: 其中o_min = 0,对于分辨率为640*480的图像N=5. 每组金字塔内图像数:S=3,即在做极值检测时使用金子塔内中间3张图像.对于LoG每组金字塔内有S+2张图像(S=-1,0,1,2,3)…

在图像中,边缘可以看做是位于一阶导数较大的像素处,因此,我们可以求图像的一阶导数来确定图像的边缘,像sobel算子等一系列算子都是基于这个思想的. 但是这存在几个问题:1. 噪声的影响,在噪声点处一阶导数也会取极大值   2. 求解极大值的复杂性 所以,有了使用二阶导数的方法.这里主要考虑LoG算子,即高斯-拉普拉斯算子. 为什么要使用二阶导数呢? 这里要考虑上面说的第二个问题,一阶导数的极大值到了二阶导数对应的值就是0了,很显然求解一个函数的零点值要比求极大值容易.这个性质也被称为二阶导数过零…