微分濾波器ppt課件-資料下載頁
2025-05-03 22:56本頁面
【正文】 ion, Chinese Academy of Sciences Laplacian of Gaussian (LoG) ? 首先用 Gauss函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑，抑制噪聲 ? 然后對(duì)經(jīng)過平滑的圖像使用 Laplacian算子 ? 利用卷積的性質(zhì) LoG算子等效于： Gaussian平滑 + Laplacian 二階微分 高斯拉普拉斯 Laplacian of Gaussian operator 過零點(diǎn)為邊緣的位置 二維邊緣微分濾波器 LoG算子 : 高斯拉普拉斯 高斯 高斯的導(dǎo)數(shù) 模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所 National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 在數(shù)字圖像上實(shí)現(xiàn) LoG 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 ? LoG 因其形狀，也稱為 Mexican hat ? 求和為 0，即對(duì)平坦圖像區(qū)域的響應(yīng)為 0 ? 一個(gè)近似的卷積模版：體現(xiàn)主要的形狀 模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所 National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences LoG：例子 （ a） Lenna Image （ b） Gaussian模版卷積（ 15*15） （ c） Laplacian模版卷積（ 3*3） （ a） （ b） （ c） 分兩步實(shí)現(xiàn) LoG，可以提供 更大的靈活性更小的模版尺寸 模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所 National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences LoG：例子 （ d）將 (c)中大于 0的像素置 1，其余置 0 （ e）在二值圖像（ d）上檢測(cè)邊緣，使用形態(tài)學(xué)膨脹方法 （ f）結(jié)果顯示 （ d） （ e） （ f） 幾個(gè)特點(diǎn) ： （ 1）正確檢測(cè)到的邊緣：?jiǎn)蜗袼貙挾?，定位?zhǔn)確 （ 2）形成許多封閉的輪廓（ spaghetti，意大利面條），這是一個(gè)主要的問題 （ 3） 需要更加復(fù)雜的算法檢測(cè)過零點(diǎn) 模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所 National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 二維卷積的加速計(jì)算 ? 一些二維模版函數(shù)可以表示為兩個(gè)模版的乘積形式 ? 如二維高斯模版： 模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所 National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 二維卷積的加速計(jì)算 圖像尺寸： N N, 原二維模版： M M 則計(jì)算量（ 乘法加法次數(shù) ）： M M N N ? 2 M N N amp。
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