log算子&&dog算子

最新推荐文章于 2024-08-10 20:36:41 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/40736187
本文详细介绍了Laplacian of Gaussian (LOG) 算子和Difference of Gaussian (DOG) 算子在图像边缘检测中的作用。LOG算子通过高斯滤波降噪后使用Laplace算子，提高了对噪声的鲁棒性。DOG算子则是通过相邻尺度高斯滤波图像相减实现边缘检测。文中提供了相关理论分析、计算代码及参考资料。

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算子基本理论数学分析比较多些，最后，贴出用Mathcad软件实现的LOG代码。

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LOG算子
松子茶的专栏
11-09 3万+
在博文【特征提取】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。Laplacian of Gaussian计算可以利用高斯差分来近似，其中差分是由两个高斯滤波与不同变量的卷积结果求得的。其中函数包括一个正规函数，它确保
DOG算子
松子茶的专栏
11-10 2万+
Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。它是可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通滤波结果，即去噪过程，这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样，是一个函数，即为正态分布函数。同时，它对高斯拉普拉斯LoG(博文【特征提取】LOG算子介绍了实现原理)的近似，在某一尺度上的特征检测可以通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减，得到DoG的响应值图像。在具体图像处理中，就是将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到DoG图。具体步骤:第一步，计算不同参数下的DO
拉普拉斯Laplace算子和高斯二阶导核（LOG算子）和SIFT算法
Rolandxxx的博客
08-23 7123
拉普拉斯算子是对图像的二阶微分，是用来求取边缘的， Laplace算子是各项同性的，即具有旋转不变性，在一阶微分里，我们是用|dx|+|dy|来近似一个点的梯度的，当图像旋转一个角度时，这个值就变化了，但对于Laplace算子来说不管图像怎么旋转，得到的响应是一样的。然后就是拉普拉斯算子关心的是图像灰度的突变而不强调灰度缓慢变化的区域，对边缘的定位能力更强。不一样，梯度计算对象是标量（具体来说是对标量求导，结果是有方向的数），散度计算对象是矢量（具体来说是各分量的求导，结果是一个没有方向的数）。
log算子 和dog 算子
热门推荐
pi9nc的专栏
01-21 2万+
LOG算子 分类： 【Computer Vision】 【MATLAB/SCILAB】2013-11-09 18:51 389人阅读 评论(0) 收藏 举报 计算机视觉图像分析特征检测特征提取LOG算子 目录(?)[+] 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
LoG算子
Eagleest的专栏
06-04 3537
LoG算子 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
Dog&LoG.rar_DOG算子_LoG DoG_LoG DoG_金字塔 图像融合
09-23
DOG算子的优势在于它可以近似于更复杂的LoG算子，但计算效率更高。DOG算子的参数通常包括两个高斯滤波器的尺度差，这使得它能够对不同大小的边缘进行敏感。 LoG算子，即拉普拉斯高斯算子，是在高斯模糊之后直接应用...
Laplacian算子-Log算子-Dog算子边缘检测原理合集及实现
生活需要深度
08-10 1325
因为在一个很暗的区域内，很亮的点和其周围的点属于差异比较大的点，在图像上，反映到差异大，其实说的就是这个亮点与周围点的pixel在数值上的差距。同梯度算子一样，拉普拉斯算子也会增强图像中的噪声，有时用拉普拉斯算子进行边缘检测时，可将图像先进行平滑处理。这种简单的锐化方法既可以产生拉普拉斯锐化处理的效果，同时又能保留背景信息，将原始图像叠加到拉普拉斯变换的处理结果中去，可以使图像中的各灰度值得到保留，使灰度突变处的对比度得到增强，最终结果是在保留图像背景的前提下，突现出图像中小的细节信息。
dog log 算子_图像特征之LoG算子与DoG算子
weixin_36432438的博客
12-23 980
LoG(Laplacian of Gaussian)算子和DoG(Difference of Gaussian)算子是图像处理中实现极值点检测(Blob Detection)的两种方法。通过利用高斯函数卷积操作进行尺度变换，可以在不同的尺度空间检测到关键点(Key Point)或兴趣点(Interest Point)，实现尺度不变性(Scale invariance)的特征点检测。Laplacia...
图像特征之LoG算子与DoG算子
Zachary_Co的博客
12-18 9442
原文站点：https://senitco.github.io/2017/06/20/image-feature-LoG-DoG/  LoG(Laplacian of Gaussian)算子和DoG(Difference of Gaussian)算子是图像处理中实现极值点检测(Blob Detection)的两种方法。通过利用高斯函数卷积操作进行尺度变换，可以在不同的尺度空间检测到关键点(Key Po
图像处理特征不变算子系列之DoG算子（五）
Belial计算机视觉&机器视觉专栏
09-12 1万+
本文在前续介绍的Moravec、Harris、SUSAN以及FAST特征点检测算法的基础上，介绍了高斯差分算子DoG。在介绍DoG之前，介绍了尺度空间以及拉普拉斯金字塔以及其他的相关知识；接着对DoG算子的详细过程进行了分析，包括高斯金字塔的构建、DoG的计算以及特征点的求法。
Dog_2_dog_matlab_DOG算子_特征提取_
10-03
能够检测图片的特征点，利用DOG算子，实际测试方便，算法清晰，有相关参考文章链接
利用DOG算子实现图像特征提取中的角点检测
03-27
利用DOG算子实现角点检测，matlab源码，注释详实，有参考的算法讲解网站链接。如果有问题可以在评论区讨论留言，我会尽力解答。
log算子
willis
11-16 2932
LOG算子 由于噪声点（灰度与周围点相差很大的象素点）对边缘检测有一定的影响，所以效果更好的边缘检测器是LOG算子，也就是Laplacian-Gauss算子。它把的Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果会更好。 常用的LOG算子是5×5的模板 。 到中心的距离与位置加权系数的关系曲线象墨西哥草帽的剖面，所以LOG算子也叫墨西
laplacian算子 matlab_DoG和LoG算子
weixin_39675728的博客
11-24 1155
DoG(Difference of Gaussian)算子和LoG(Laplacian of Gaussian)算子是常用的极值点检测(Blob Detection)两种方法，高斯卷积是为了进行尺度变换，那么LapLacian呢。 因此这里首先引入LapLacian算子。图像边缘检测因此进行边缘检测有两种方法。一阶导数的极值梯度算子定义为：为了简化计算，一般梯度算子可以写为:于是得到的一阶算子有检...
LOG算子实现
taifyang的博客
06-13 978
原理： 实现： void log(Mat& src, Mat& dst) { Mat kernel = (Mat_<float>(5, 5) << 0, 0 ,-1, 0, 0, 0, -1, -2, -1, 0, -1, -2, 16, -2, -1, 0, -1, -2, -1, 0, 0, 0, -1, 0, 0); filter2D(src, dst, src.depth(), kernel); }
边缘检测之LoG算子（高斯-拉普拉斯算子）
weixin_44403952的博客
05-19 1万+
原理 LoG算子是由拉普拉斯算子改进而来。拉普拉斯算子是一个单纯的二阶导数算子，是一个标量，具有线性、位移不变性，其传函在频域空间的原点为0。所有经过拉普拉斯算子滤波的图像具有零平均灰度。但是该算子的缺点是 对噪声具有无法接受的敏感性，因此在实际应用中，一般先要对图像进行平滑滤波，再用拉氏算子进行图像的边缘检测。这就是LoG算子的产生的背景（最后的梯度表达式为 高斯函数和原图像卷积，再去二阶微...
DoG算子和LoG算子
小白的博客
11-12 1万+
DoG(Difference of Gaussian)算子和LoG(Laplacian of Gaussian)算子是常用的极值点检测(Blob Detection)两种方法，高斯卷积是为了进行尺度变换，那么LapLacian呢。 因此这里首先引入LapLacian算子。 图像边缘检测 因此进行边缘检测有两种方法。 一阶导数的极值 梯度算子定义为：G(x,y)=∇xf(x,y)2+∇yf...
LOG算子卷积核怎么计算？
最新发布
07-29
我们已知LOG算子（Laplacian of Gaussian）的连续形式为： $$\nabla^2 G(x,y) = \frac{1}{\pi\sigma^4} \left( \frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2} - 1 \right) e^{-\frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2}}$$ 要计算离散卷积核，...
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