Edge Detector ----------Marr Hildreth 算法
先说算法过程
1. 用Gaussian Filter平滑图像
2. 求Laplacian 二阶导 Laplacian参考http://blog.csdn.net/traumland/article/details/51077236
3. 求zero crossing 的点(过零点)
也可以
1. 先求gaussian的laplasian(Laplacian of the Gaussina,LoG) 当然, 这里也有固定的卷积模板可以代入
2. 对图像求LoG
就像下面这样 三角号代表Laplacian, g代表gaussian, I 代表image
截图视频来源
youtube , UCF 或
http://crcv.ucf.edu/videos/lectures/2012.php
注意上面这图有个错误, 第一个应该乘g(y)
第二个应该乘g(x),
因为我们求得是二维的Gaussian
如果像上图只能是一维,
下面的流程图没有错误
和canny比具体怎么样, 我的经验没多少不好说
canny后面还有个滞后的threshold来判断是否为edge
canny算法 http://blog.csdn.net/traumland/article/details/51075913
利用了自然界存在的正态分布(gaussian)减少噪点, 使对噪声敏感的laplacian
对edge判断更为准确
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