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讨论拉普拉斯边缘检测和log边缘检测的异同

发布网友 发布时间:2022-04-23 18:06

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热心网友 时间:2023-10-12 06:28

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I = imread(;lena.bmp;); %%如果是其他类型图像,请先转换为灰度图
%%没有噪声时的检测结果
BW_sobel = edge(I,;sobel;);
BW_prewitt = edge(I,;prewitt;);
BW_roberts = edge(I,;roberts;);
BW_laplace = edge(I,;log;);
BW_canny = edge(I,;canny;);
figure(1);
subplot(2,3,1),imshow(I),xlabel(;原始图像;);
subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel(;sobel检测;);
subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel(;prewitt检测;);
subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel(;roberts检测;);
subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel(;laplace检测;);
subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel(;canny检测;);

%%加入高斯噪声(μ=0,σ^2=0.01)检测结果
I_g1 = imnoise(I,;gaussian;,0,0.01);
BW_sobel = edge(I_g1,;sobel;);
BW_prewitt = edge(I_g1,;prewitt;);
BW_roberts = edge(I_g1,;roberts;);
BW_laplace = edge(I_g1,;log;);
BW_canny = edge(I_g1,;canny;);
figure(2);
subplot(2,3,1),imshow(I_g1),xlabel(;加入高斯噪声(μ=0,σ^2=0.01)图像;);
subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel(;sobel检测;);
subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel(;prewitt检测;);
subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel(;roberts检测;);
subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel(;laplace检测;);
subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel(;canny检测;);

%%加入高斯噪声(μ=0,σ^2=0.02)检测结果
I_g2 = imnoise(I,;gaussian;,0,0.02);
BW_sobel = edge(I_g2,;sobel;);
BW_prewitt = edge(I_g2,;prewitt;);
BW_roberts = edge(I_g2,;roberts;);
BW_laplace = edge(I_g2,;log;);
BW_canny = edge(I_g2,;canny;);
figure(3);
subplot(2,3,1),imshow(I_g2),xlabel(;加入高斯噪声(μ=0,σ^2=0.02)图像;);
subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel(;sobel检测;);
subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel(;prewitt检测;);
subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel(;roberts检测;);
subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel(;laplace检测;);
subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel(;canny检测;);
拉普拉斯算子中心系数分别为5和9时效果有何不同

边缘检测不同、图像增强不同。1、边缘检测不同:中心系数为5时,拉普拉斯算子会产生更为锐利和突出的边缘。边缘区域的过渡更加明显,边缘线条更加清晰。可以更容易地检测到图像中的边缘。当中心系数为9时,拉普拉斯算子会产生较为平滑的边缘。边缘的过渡不太明显,边缘线条不太锐利。更适合于需要较为平滑的...

SPECT性能检测模体

SPECT性能检测模体是一种用于检测单光子发射计算机断层扫描(SPECT)设备性能的模型。它由一个充有放射性核素溶液的圆柱形塑料容器组成,可模拟人体器官或组织的放射性分布。SPECT设备通过探测模体中的放射性信号,可评估设备的灵敏度、分辨率、图像质量等性能指标。使用SPECT性能检测模体有助于保证SPECT设备的测量准确性和临床诊断的可靠性。北京康科达科技有限公司是一家专业从事放射治疗配套设备及耗材生产、经营的科技企业。客户面向全国的疾控中心和放疗科医院。主营电离室、放疗剂量仪、放疗自动扫描水箱、调强验证系统、放疗质控设备、激光定位系统、放疗定位产品、放疗定位膜、...

高斯拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian, LoG)

高斯拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian, LoG)是图像处理领域中用于边缘检测的重要工具。其原理基于拉普拉斯算子与高斯平滑滤波的结合,旨在突出图像中强度变化剧烈的区域。拉普拉斯算子是图像二阶空间导数的二维各向同性测度,能够识别出图像中边缘或特征点。在进行Laplacian操作前,通常先用高斯滤波对图像进行平...

DoG和LoG算子

首先,让我们来看看拉普拉斯算子,它是图像处理中的基础,通过对二维高斯函数应用,我们能得到LoG算子。LoG算子本质上是高斯函数关于σ(标准差)的一阶偏导数,它能够有效地检测图像中的边缘和细节。DoG算子则是两个不同尺度的高斯滤波结果相减,直观上,它在检测图像中的兴趣区域时更为灵活,因为通过调整...

拉普拉斯边缘检测算子与拉普拉斯增强算子有何区别

目的不同;应用场景不同等。目的不同:拉普拉斯边缘检测算子主要用于边缘检测,其目的是识别图像中的边缘并增强它们的对比度,以便更好地分析图像中的轮廓和细节。而拉普拉斯增强算子则主要用于图像增强,其目的是通过拉普拉斯锐化来增强图像的局部对比度,突出图像中的细节和纹理。应用场景不同:拉普拉斯引入拉普...

边缘检测 - use Laplace(拉普拉斯)算子

拉普拉斯算子是一种微分算子,在图像处理中用于锐化边缘。它通过计算图像的二阶导数来定位边缘,效果优于一阶导数方法。通过使用Pillow库中的ImageFilter.Kernel创建自定义拉普拉斯内核,我们可以对图像进行边缘检测。这种方法同样需要将图像转换为灰度模式,并通过Image.filter()函数应用内核。结果是边缘以白色...

边缘检测

拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测。通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像。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。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...

边缘检测 Laplace算子

Laplace算子在图像中灰度变化剧烈的区域能实现边缘检测。它通过二次微分特性和峰值间的过零点来确定边缘位置,同时扩展的拉普拉斯filter mask也可用于图像的锐化处理。图像锐化是补偿图像轮廓、增强边缘和灰度跳变部分的过程,使图像更清晰。图像锐化分为空间域处理和频域处理两种方法。这种滤波方法提高了地物边缘...

在空域图像增强中,拉普拉斯滤波器主要用于什么目的

边缘检测。在空域图像增强中,拉普拉斯滤波器主要用于边缘检测。对图像中边缘的位置和形状具有很高的响应,可以帮助突出图像中的细节和边缘,使其更加清晰和鲜明。同时,拉普拉斯滤波器还可以用于噪声去除。

log的算法描述

LoG算子也就是 Laplace of Gaussian function(高斯拉普拉斯函数)。常用于数字图像的边缘提取和二值化。LoG 算子源于D.Marr计算视觉理论中提出的边缘提取思想, 即首先对原始图像进行最佳平滑处理, 最大程度地抑制噪声, 再对平滑后的图像求取边缘。由于噪声点(灰度与周围点相差很大的像素点)对边缘检测有...

sobel边缘检测优缺点与canny算子的优缺点?

Canny方法不容易受噪声干扰,能够检测到真正的弱边缘。优点在于,使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘,并且当弱边缘和强边缘相连时,才将弱边缘包含在输出图像中。Laplacian算子法对噪声比较敏感,所以很少用该算子检测边缘,而是用来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。拉普拉斯高斯算子是一种二阶...

高斯拉普拉斯边缘检测算子 拉普拉斯边缘检测例题 拉普拉斯边缘检测算法 拉普拉斯算子边缘检测 拉普拉斯算子边缘检测例题 拉普拉斯算子边缘检测原理 拉普拉斯算子对图像边缘检测 y的三次求导的拉普拉斯 基于梯度的边缘检测算子
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