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这是 LoG 过滤的公式：（ _{来源：ed.ac.uk）}

同样在具有 LoG 过滤的应用程序中，我看到仅使用一个参数调用该函数：sigma(σ)。我想尝试使用该公式进行 LoG 过滤（之前的尝试是通过高斯滤波器，然后是具有一些滤波器窗口大小的拉普拉斯滤波器）但是看着那个公式，我不明白滤波器的大小是如何与这个公式相关的，是吗意味着过滤器尺寸是固定的？你能解释一下如何使用它吗？

我正在尝试做一些图像处理，我想应用 LoG 内核。我知道公式，即：

但是我不明白如何用这个公式获得核矩阵。根据我的阅读，我有一个 nxn 矩阵，我将这个公式应用于该矩阵中的每个单元格，但首先该矩阵中的起始值应该是什么。

另外，我对拉普拉斯文件管理器有同样的问题。我知道公式，即：

而且，根据我的阅读，3 x 3 过滤器应该是矩阵：

x = [1 1 1; 1 -4 1; 1 1 1]

但是你能告诉我如何应用公式来获得矩阵，或者至少告诉我一个如何应用这个的教程。

我已经实现了一种使用普通 C++ 进行无缝混合的图像混合方法。现在我想将此代码转换为 GPU（使用 OpenGL ES 2 着色器用于移动设备）。基本上，该方法为每个图像创建高斯和拉普拉斯金字塔，然后从低分辨率到顶部组合（另见 Burt 等人 1983 年的论文“拉普拉斯金字塔作为紧凑图像代码”）。

我的问题是拉普拉斯金字塔级别可以有负值，但我的设备不支持浮点或整数类型纹理（例如使用 ORB_texture_float 扩展）。

我已经在寻找处理基于 GPU 的金字塔的论文，但没有找到真正有用的东西。

1. 如何为 GPU 有效地实现这样的金字塔？
2. 是否可以在不迭代前面的级别的情况下计算高斯/拉普拉斯金字塔级别？

问候，

编辑 似乎没有“好”的方法可以在 GPU 上完全计算拉普拉斯金字塔，除了使用不支持有符号类型（例如 ARB_texture_float）或大于当图像的数据范围在 [0..255] 之间时的字节。我的拉普拉斯金字塔在带有 ARB_texture_float 扩展的 GPU 上完美运行，但没有扩展（以及一些压缩范围的调整），由于范围压缩，金字塔会“错误”。

我想知道如何计算任意奇数大小内核（二阶导数）的拉普拉斯掩码。例如，我知道 3x3 将是：

一个 5x5 的面具是：

然而，这就是我所知道的一切。我不知道这些是如何计算的。我相信所有的二阶导数掩码总是有一个不同的中心数，被 1 包围。我的问题是，我将如何计算 nxn 的中心数，其中 n 是奇数？（例如 7x7、15x15 等）我计划在 Matlab 中实现这一点。我很感激我能得到的任何帮助。

我使用 python 代码来查找仅具有一般内核 = 1 的图像的拉普拉斯算子（使用 cv2）。现在我想使用一个新内核array([0,-1,0][-1,5,-1][0,-1,0])，但不确定如何使用我拥有的代码来实现它，或者如何编写调用内核的新代码。

我知道梯度(Gx,Gy)是衡量图像函数G(x,y)的最大变化方向。因此，边缘检测就是寻找Gx^2+Gy^2的最大值点。那么，拉普拉斯边缘检测的原理是什么？谢谢你的帮助。

在有关数字图像处理的文献中，您可以找到相对低阶的拉普拉斯核的示例，通常为 3 或 5。我想知道，有没有一般的方法来构建拉普拉斯核或任意阶？链接或/和参考将不胜感激。

我在 OpenCV 中学习过滤器，但我对拉普拉斯过滤器有点困惑。我的结果与 OpenCV 库中的拉普拉斯滤波器非常不同。

首先，我对图像使用高斯滤波器：

然后我使用拉普拉斯函数：

L(y,x) = f(y-1,x) + f(y+1,x) + f(y,x-1) + f(y,x+1) + 4*f(y,x)

这是我的代码的最终结果：

OpenCV 结果：

我并没有真正理解他们是如何得出导数方程的。有人可以详细解释一下，甚至可以提供一个有足够数学解释的链接吗？

拉普拉斯滤波器看起来像

我需要对过滤后的图像的拉普拉斯算子进行阈值过零检测。但是一旦应用拉普拉斯算子，在进行阈值处理时就会出错。有什么建议吗？

代码：

错误：