What is the difference between Canny Edge Detector and LoG(Laplace of Gaussian) in Diagital Image Processing ?? I am totally new to Digital Image Processing .. I would be thankful if someone could tell me the difference . Thanks and Regards.
问问题
8403 次
2 回答
6
Canny边缘检测器基于图像的一阶导数（x 和 y 方向的 Sobel 掩模卷积）。导数的大小将如下所示：
您会看到，通过此操作，可以通过具有高值（白色）的像素来识别线条。然后，canny 算法还将应用非最大值抑制和线跟踪（参见 Wikipedia）。
然而，高斯算子的拉普拉斯算子是基于图像的二阶导数。此操作员的响应将如下所示：
LoG 算子的最高响应将位于图像中斑点状结构的中心（与 LoG 内核大小相同）。可以使用 LoG 算子识别线，而不是通过在图像中找到高幅度，而是通过拐点（过零）。您可以看到每条线的一侧是深色，另一侧是白色。基于二阶导数，它对噪声高度敏感。
于 2012-11-18T21:03:47.010 回答
1
两者都是检测图像中显着特征的算法。Canny 边缘检测在输入图像中寻找边缘。然而，LoG 在图像中寻找斑点，它通过在多个尺度上考虑相同的图像（通过反复缩小图像）来做到这一点。然而，这两种算法都经常用于检测图像中的显着点。
对于实际算法的差异，您应该查阅教科书或维基百科。
计算机视觉通常需要图像中的一组显着点，例如比较图像、检测物体等。但是，没有一种方法可以在所有情况下都是最好的显着点检测方法。Canny 和 LoG 都是检测显着点的方法，但哪一种效果更好取决于具体情况。
于 2012-11-17T10:38:54.923 回答