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

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.同一时候,如果图像为640*480的标准图像. 金字塔层数: 当中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.即在做极值检測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),须要做S+1次高斯模糊操作(后一张图像由前一张做高斯模糊得到).而DoG每组金字塔有S+3张高斯图像.得到S+2张DoG图像.尺度

3种边缘检測算子 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. %20\nabla%20f(x,y)=\begin{pmatrix}G_x%20\\%20G_y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}%20\frac{\partial%20f}{x}%20\\%20\frac{\partial%20f}{y}%

红黑树插入删除 具体参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明   (阿里的高德一直追着问) 或者插入的情况参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明 红黑树与AVL树 红黑树 的时间复杂度 O(logn) TreeMap TreeSet本身就是一个红黑树的实现. “红黑树”,它一种特殊的二叉查找树.红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black). 红黑树的时间复杂度为: O(lgn) (1) 一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1)  

目录 1.介绍 2.LoG原理 3.数学原理 4.模板性质 1.介绍 LoG(DoG是一阶边缘提取)是二阶拉普拉斯-高斯边缘提取算法,先高斯滤波然后拉普拉斯边缘提取. 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抗干扰能力, 这一个过程中高斯-拉普拉斯(Laplacian of Gaussian(LOG))边缘检测算子就诞生了. 2.LoG原理 底层是二阶微分

摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法.首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓.提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标.实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪 摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算

1. 逻辑&时间复杂度分析 pop 和 initialize 的时间复杂度请参考: [DSAAinC++] 大根堆的pop&remove&initialize 将数组初始化为一棵 max heap, 时间复杂度为 \(O(n)\). max heap 的 root 必然是所有 node 中最大的. 排序就是利用这个性质, 将 max heap 的 root 不断 pop 出来, 存入结果数组. 每次 pop 完又会构成一个新的 max heap, 一共 pop \(n\) 次. 因

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言

今天我们说一下Redis中最后一个数据类型 “有序集合类型”,回首之前学过的几个数据结构,不知道你会不会由衷感叹,开源的世界真好,写这 些代码的好心人真的要一生平安哈,不管我们想没想的到的东西,在这个世界上都已经存在着,曾几何时,我们想把所有数据按照数据结构模式组成 后灌输到内存中,然而为了达到内存共享的方式,不得不将这块内存包装成wcf单独部署,同时还要考虑怎么序列化,何时序列互的问题,烦心事太多 太多...后来才知道有redis这么个吊毛玩意,能把高级的,低级的数据结构单独包装到一个共享内存

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而