[數字圖像處理] LoG算子

Harris算子的一個缺點是不具有尺度不變性,所以引入了另一種檢測算子:高斯拉普拉斯算子

LoG算子

       前面提到過高斯一階導,其作用是檢測邊緣(邊緣區域高斯一階導數取得極值),那麼對一階導數繼續求導得到二階導數,可想而知,一階導數的極值點就是二階導數的0點。進而可以通過尋找二階導數的0點(亦或是接近於0的點),去尋找圖片的梯度(邊緣)。

        拉普拉斯算子的表示式:

或者:

                                                                   

LoG曲線

對高斯函數進行二階求導

                         

曲線圖

尺度歸一化

在LoG前面加變換率,就變成了LoG歸一化

                           

非極大值抑制

LoG檢測完一塊區域後,爲避免後續出現重複檢測,一般採用非極大值抑制方式:非極大值點置爲0。

LoG的處理流程

                                      

斑點檢測

        LoG極值的點,就是要找的斑點。

        利用LoG進行濾波,得到的邊緣檢測圖:

                           

                           

代碼

(略)

 

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