做网站有个名字叫小廖,wordpress pending,何使网站的页面结构更为合理建,wordpress导出主题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#xff0c;高斯卷积是为了进行尺度变换#xff0c;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…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测对角线边缘的罗伯特算子:对应卷积模板为:加了高斯平滑的边缘提取算子:sobel算子对应的卷积模板为二阶导数的过零点二阶导数算子实际就是Laplace算子定义为两个方向一阶导数的内积符号表示使用二阶差分代替二阶函数则那么卷积模板为如果考虑四个方向那么卷积模板为由于Laplace算子对噪声很敏感所以一般利用高通滤波器进行平滑处理所以引入了高斯拉普拉斯算子(LoG,Laplacian of Gaussian)高斯拉普拉斯算子(LoG, Laplacian of Gaussian)对于图像首先通过尺度为的高斯平滑在使用Laplace算子检测边缘该式证明如下所以高斯拉普拉斯算子等价于先对高斯函数求二阶导再与原图进行卷积将高斯拉普拉斯算子展开高斯函数差分(DoG, Difference of Gaussian of Gaussian)DoG即对不同尺度下的高斯函数的差分DoG算子表达如下:由于归一化的LoG算子而所以:即DoG算子和LoG算子具有类似的波形仅仅是幅度不同不影响极值点的检测而DoG算子的计算复杂度显然低于LoG因此一般使用DoG代替LoG算子利用DoG或LoG进行边缘和极值点检测边缘检测图像边缘在LoG算子下的响应情况如下图所示二阶微分算子在边缘处为一过零点(由于图像是离散的也可能不是零点附近)而且过零点两边的最大值(正)和最小值(负)的差值较大。极值点检测随着矩形宽度的减小响应变化如下。通过不同尺度的高斯滤波器可以检测不同大小的Blob。这里解释一下斑点通常和关键点(keypoint)兴趣点(intrestpoint)以及特征点(featurepoint)表示同一个概念通常指与周围有着颜色和灰度区别的区域。
