LoG边缘检测
halcon边缘检测例子
halcon边缘检测例子Halcon是一款功能强大的机器视觉库，其边缘检测功能可以帮助我们在图像中找出物体的边缘，从而实现目标检测和分割。
下面将以Halcon边缘检测例子为题，列举一些常用的边缘检测方法和技巧。
一、Sobel算子边缘检测Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像的一阶导数来寻找边缘。
Halcon中可以使用函数SobelA来实现Sobel算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
二、Canny算子边缘检测Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它结合了高斯滤波、梯度计算和非最大值抑制等步骤，可以得到更准确的边缘检测结果。
Halcon中可以使用函数EdgesSubPix来实现Canny算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的质量和灵敏度。
三、Laplacian算子边缘检测Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它可以检测出图像中的高频变化，从而找到边缘。
Halcon中可以使用函数Laplace来实现Laplacian算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
四、Roberts算子边缘检测Roberts算子是一种简单但有效的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度差来判断是否存在边缘。
Halcon中可以使用函数RobertsA来实现Roberts算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
五、Prewitt算子边缘检测Prewitt算子是一种基于一阶导数的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度变化来寻找边缘。
Halcon中可以使用函数PrewittA来实现Prewitt算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
六、Scharr算子边缘检测Scharr算子是一种改进的Sobel算子，它可以更好地抵抗噪声干扰，提供更准确的边缘检测结果。
Halcon中可以使用函数ScharrA来实现Scharr算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
LOG与Canny边缘检测比较
边缘检测
边缘检测算子图像配准的方法7.4.1 基于特征的图像配准基于特征的图像配准首先提取图像信息的特征，然后以这些特征为模型进行配准。
特征提取的结果是一含有特征的表和对图像的描述，每个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度、区域的大小等。
局部特征之间存在着相互关系，如几何关系、辐射度量关系、拓扑关系等。
可以用这些局部特征之间的关系描述全局特征。
通常基于局部特征配准大多都是基于点、线或边缘的，而全局特征的配准则是利用局部特征之间的关系进行配准的方法。
由于图像的特征点比图像的像素点要少很多，因此大大减少了配准过程的计算量，但特征提取方法的计算代价通常较大，不便于实时应用。
特征点的配准度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高配准的精确程度。
对于纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，局部特征的提取就比较困难。
特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化、图像形变和遮挡等都有较好的适应能力。
因此，在图像配准领域得到了广泛应用。
基于特征的图像配准方法有两个重要环节：特征提取和特征配准。
7.4.2 基于互信息的图像配准医学图像配准技术从基于特征的配准方法发展到基于统计的配准方法有其突破性的意义。
与基于特征的配准方法相比，基于统计的配准方法的突出优点为鲁棒性好、配准精度高、人工干预少。
基于统计的配准方法通常是指最大互信息的图像配准方法。
基于互信息的图像配准是用两幅图像的联合概率分布与完全独立时的概率分布的广义距离来估计互信息，并作为多模态医学图像配准的测度。
当两幅基于共同的解剖结构的图像达到最佳配准时，它们的对应像素的灰度互信息应为最大。
由于基于互信息的配准对噪声比较敏感，首先，通过滤波和分割等方法对图像进行预处理。
然后进行采样、变换、插值、优化从而达到配准的目的。
基于互信息的配准技术属于基于像素相似性的方法。
它基于图像中所有的像素进行配准，基于互信息的图像配准引入了信息论中的概念，如熵、边缘熵、联合熵和互信息等，可使配准精度达到亚像素级的高精度。
log边缘检测方法的原理
log边缘检测方法的原理
Log边缘检测是一种基于图像处理技术的算法，用于检测图像中的边缘。
它可以有效地检测图像的边缘，从而提高图像的品质和处理速度。
Log边缘检测的原理是基于Laplacian Of Gaussian（LOG）算子。
LOG算子是一个卷积核，它可以用来检测图像中的边缘。
LOG算子是一个高斯平滑操作，可以检测图像中的局部变化。
它是一个高斯函数，可以把图像中的小噪声去除，然后用一个Laplacian算子对模糊的图像进行检测。
LOG算子的核心思想是先对图像进行高斯平滑，然后再用Laplacian算子进行边缘检测。
LOG算子把高斯平滑操作和Laplacian操作结合起来，使边缘检测更加精确和有效。
LOG算子的计算过程是：先对图像进行高斯滤波，然后用Laplacian算子进行边缘检测，最后将检测结果转换为一个二值图像，其中强度大于一个阈值的像素为边缘，强度小于阈值的像素为非边缘。
LOG边缘检测的优点是它可以检测图像的边缘，并且可以抑制噪声，使得边缘检测更加准确。
LOG边缘检测的缺点是它的检测速度比其他方法要慢，而且它检测的精度也不是很高。
总之，Log边缘检测是一种有效的边缘检测算法，它可以抑制噪声，提高图像边缘检测的准确性和精确度，但是它的检测速度较慢。
基于LOG和Canny算子的边缘检测算法
采 用 Ｌ Ｇ算子对图像进行噪声过滤 ，从以下 ３个方面改进 Ｃａｎ Ｏ ｎ ｙ算子实现边缘检测 ：（） １设计高斯滤波核对过滤掉噪声 的图像进行边缘增
强 ，使 低 强度 边 缘 更 容 易被 检 测 ；（） Ｍ ｘ 邻 域 中 计 算梯 度 幅值 和 方 向 ；（） 梯 度方 向结 合 梯 度 幅值 计算 ，使 梯 度 幅值 在 边 缘 检测 中更 ２在 Ｎ ３将
具依据性。对增加椒盐噪声 的图像进行实验 ，结果表 明，该方法在最大程度抑制噪声的同时，能检测到更多的低强度边缘 。 关健诃 ：Ｃａｎ ｎ ｙ算子 ；Ｌ ＯＧ算子；高斯滤波核 ；梯 度核 ；梯度幅值
Ａｌ ｏ ｉｈ ｏ ｇ ｔ ｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ＬＯＧ ｎ ｎ ｙ Ｏｐ ｒ ｔ ｒ ｇ ｒ ｔ ｍ ｆＥｄ ｅＤｅ ｅ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ａ ｄ Ｃａ ｎ ｅ ａ ｏ
ｉ ｒｖ ｄｉ ｅｆ ｗｉｇｔｒ ｅａｐ ｃｓ ｏｅ ｅ ｕｅｔｅｅ ｇ ｅ ｃｉｎ （ ） ｅｉｎ ｕ ｓ ｎｓ ｏｈ ｎ ｅｎ ｌ Ｏ ｉｔ ｓ ｅｅ ｇ ｆ ｉｔｒ ｌ ｒｄ ｍｐｏ ｅ ｔ ｏ ｎ ｅ ｓ ｅ ｔ ｔ ｘ ｃ ｔ ｄ ｅｄ ｔ ｔ ： １Ｉ ｄ ｓ ｓＧａ ｓｉ ｍｏ ｔ ｉｇｋ ｒ ｅ ｔ ｅ ｅｔ ｄ ｅ ｃｕ ｅｆｔ ｅ ｎｈｌ ｈ ｈ ｅ ｏ ｔ ｇ ａ ｎｎ ｈ ｏｐ ｉｅ ｎ ｉ ，ｗｈｃ ｋ ｓ ｔ ｅ ｌｗ ｉｔｎ ｉ ｄ ｅ ｄ ｔ ｔｅ ｓ ｙ ２ Ｇ ａ ｉ ｔ ｍａ ｎｔｄ ｎ ｉ ｃｉｎ ａｅ ｃ ｌ ｌｔ ｙ ｐｘ ｌ ｗ ｔ ｉ ａ Ｍ＿ｙ Ⅳ ｏｓ ｅ ｉｈ ｍａ ｅ ｈ ｏ ｅ ｓ ｙ ｅ ｇ ｅｅ ａ ｉ ；（） ｒｄ ｅ ｇ ｉ ｅ ａ ｄ ｄｒ ｔ ｒ ａｃ ａｅ ｂ ｉｅｓ ｉ ｎ ｂ — ｎ ｔ ｃ ｌ ｎ ｕ ｅ ｏ ｕ ｄ ｈ
数字图像处理中的边缘检测算法研究
数字图像处理中的边缘检测算法研究一、引言边缘检测在数字图像处理中是一个非常重要的问题，其主要任务是检测图像中物体的边缘信息，为后续的图像分割、目标跟踪、模式识别等处理提供基础。
目前，数字图像处理领域中常用的边缘检测算法主要包括基于梯度的算法、基于模板的算法和基于机器学习的算法，这些算法各有特点，适用于不同的应用场景。
本文将介绍几种经典的边缘检测算法及其特点，以期对数字图像处理领域的研究有所帮助。
二、基于梯度的边缘检测算法基于梯度的边缘检测算法是最为常见的一种边缘检测算法，其主要思路是通过对图像做梯度运算，来检测图像中的边缘信息。
经典的基于梯度的边缘检测算法包括Sobel算法、Prewitt算法、Roberts算法、Canny算法等。
下面我们将依次介绍这几种算法的特点及其优缺点。
1. Sobel算法Sobel算法是一种常见的基于梯度的边缘检测算法，其主要思想是对图像进行一阶梯度运算。
Sobel算子可以分为水平滤波器和垂直滤波器两个部分，分别用于检测图像中水平和垂直方向的边缘信息。
Sobel算法不仅能够提取较为精确的边缘信息，而且计算速度也较快，在实际应用中得到了广泛的应用。
2. Prewitt算法Prewitt算法也是一种基于梯度的边缘检测算法，其内核包括水平和垂直方向的两个模板。
与Sobel算法相比，Prewitt算法更加注重增强图像的垂直边缘信息，因此在一些需要检测线状目标的应用场景中，效果更加明显。
3. Roberts算法Roberts算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过对图像做两阶梯度运算，来检测图像中的边缘信息。
Roberts算法在边缘检测的过程中可以检测到细节较为丰富的边缘，但是它所检测到的边缘信息相对于其他算法而言较为稀疏。
4. Canny算法Canny算法是一种经典的基于梯度的边缘检测算法，其主要思路是先将图像做高斯滤波，之后再计算图像的梯度值，通过非极大值抑制和双阈值分割等处理，最终得到准确的边缘信息。
log边缘检测算法
log边缘检测算法
log算法（Laplacian of Gaussian）是一种常用的边缘检测算法，它是通过计算图像各个像素点周围像素的差异，来提取出图像中的边缘。
具体的log边缘检测算法步骤如下：
1. 首先，将输入图像转化为灰度图像，以便进行后续的计算。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，以消除噪声的影响。
高斯滤波可以使用一维或二维高斯卷积核进行实现。
3. 对经过高斯滤波后的图像进行拉普拉斯运算，得到图像的二阶导数。
拉普拉斯运算可以通过使用一种二阶差分算子来实现，常见的有4邻域拉普拉斯算子和8邻域拉普拉斯算子。
4. 对二阶导数图像进行阈值处理，将边缘像素提取出来。
一般可以采用全局阈值或自适应阈值的方式进行处理。
5. 对提取出的边缘像素进行连接和细化处理，去除不必要的噪声点和断点。
log边缘检测算法具有一定的局限性，如对噪声比较敏感，需
要进行高斯滤波预处理；边缘检测结果可能会有边缘连接不完整、存在断点等问题。
因此，在实际应用中，可能需要结合其他边缘检测算法进行优化和改进。
基于LOG和Canny算子的边缘检测算法
基于LOG 和Canny 算子的边缘检测算法贺 强，晏 立(江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江 212013)摘 要：针对传统Canny 算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题，提出一种将LOG 算子和Canny 算子相结合的边缘检测方法。
采用LOG 算子对图像进行噪声过滤，从以下3个方面改进Canny 算子实现边缘检测：(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强，使低强度边缘更容易被检测；(2)在M ×N 邻域中计算梯度幅值和方向；(3)将梯度方向结合梯度幅值计算，使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。
对增加椒盐噪声的图像进行实验，结果表明，该方法在最大程度抑制噪声的同时，能检测到更多的低强度边缘。
关键词：Canny 算子；LOG 算子；高斯滤波核；梯度核；梯度幅值Algorithm of Edge Detection Based on LOG and Canny OperatorHE Qiang, YAN Li(School of Computer Science and Communication Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)【Abstract 】Aiming at the disability of traditional Canny operator in noise suppression and detecting low-intensity edge, this paper proposes an edge detection method combined LOG operator and Canny operator. LOG operator is used to the picture for noise filtering and Canny operator is improved in the flowing three aspects to execute the edge detection: (1)It designs Gaussian smoothing kernel to intense the edge of picture filtered noise, which makes the low-intensity edge detect easily; (2)Gradient magnitude and direction are calculated by pixels within a M -by-N neighborhood; (3)It integrates gradient direction with the calculation of gradient magnitude, which can be the ground for gradient magnitude in edge detection. Through carrying out a lot experiment for picture increased salt and pepper noise, the method proposed in this paper can not only suppress noise in the largest degree, but also detect more low-intensity edge.【Key words 】Canny operator; LOG operator; Gaussian smoothing kernel; gradient kernel; gradient magnitude DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.03.074计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第3期V ol.37 No.3 2011年2月February 2011·图形图像处理· 文章编号：1000—3428(2011)03—0210—03文献标识码：A中图分类号：TP391.411 概述边缘检测是图像处理领域中最基本的问题，它的解决对于进行高层次的特征提取、特征描述、目标识别和图像理解等有着重大的影响，因此，被广泛应用与模式识别、计算机视觉、图像分割等众多领域。
一阶导数的边缘检测基本步骤
一阶导数的边缘检测基本步骤一阶导数的边缘检测是一种常用的图像处理技术，用于提取图像中物体边界上的强度变化信息。
它可以帮助我们在数字图像中找到物体的边缘，从而用于目标检测、图像识别等应用场景。
边缘检测的基本步骤如下：1. 图像灰度化：由于一阶导数算法针对的是灰度图像，所以在进行边缘检测之前，需要将彩色图像转化为灰度图像。
灰度图像只有一个单一的强度分量，更容易分析图像边缘。
2. 平滑滤波：为了减少图像中的噪声干扰，需要对图像进行平滑处理。
常用的平滑滤波算法包括均值滤波、高斯滤波等。
平滑滤波有助于去除图像中的高频噪声，提高边缘检测的效果。
3. 计算梯度：一阶导数的边缘检测主要是通过计算图像中每个像素点的梯度来实现的。
梯度是指像素强度变化最为剧烈的方向和大小。
常见的一阶导数算子有Sobel、Prewitt、Roberts等。
通过对图像进行卷积运算，可以得到图像中每个像素点的梯度值。
4. 非最大值抑制：由于图像中边缘通常是比较细长的，而梯度计算会导致边缘变宽，因此需要对梯度图像进行非最大值抑制。
非最大值抑制的思想是在梯度方向上，只保留局部梯度最大值的像素点，从而得到细化的边缘。
5. 阈值处理：为了得到二值化的图像边缘，需要进行阈值处理。
阈值是根据梯度的大小来设定的。
大于阈值的像素点被视为强边缘，小于阈值的像素点被视为弱边缘或背景。
可以根据应用需求来设定不同的阈值。
经过以上的基本步骤，我们就可以得到一幅灰度图像的边缘信息了。
然而，一阶导数的边缘检测也存在一些问题，比如容易受到噪声的干扰，也可能会导致一些边缘连接不连续的问题。
因此，在实际应用中，可以采用更高级的边缘检测算法，如Canny边缘检测算法，来获得更好的边缘检测效果。
在使用一阶导数的边缘检测算法时，还需要注意选择合适的参数和算子，根据图像的特点进行调节。
另外，边缘检测的结果也可以作为后续图像处理的输入，如图像分割、目标识别等。
因此，学习和掌握一阶导数的边缘检测算法对于数字图像处理是非常重要的。
基于LOG算子的亚像素边缘检测
理特 征和 形 状分 析 的重 要 基础 ． 度 图像 中 的边 缘 灰
检测 和定 位 的许 多 经 典 算 法 大 多 数 是 像 素 级 的 ， 然 而在 很 多情 况下 ， 仅 精 确 到像 素级 是 不 够 的 ． 仅 随 着 图像处 理 ［ ， 别 是 医 院 信 息 系统 ［＿ 对 医 学 卜 特 Ｉ中 图像 处 理精 度要 求 的不 断 提 高 ， 如 图像 配准 、 血 例 小 管直 径测 量 等 ， 像 素 边 缘 检 测 问 题 应 运 而 生 ． 亚 本 文 中 ， 们 使 用 Ｌ ｐ ｃ ｎｏ ａｓｉ （ Ｏ 算 子 ， 我 ａ ｌ ｉ ｆＧ ｕｓ ｎ Ｌ Ｇ） ａａ ａ 把
Ｇ ， （， ） ， 刍 ｅ （刍 （ ｙ）１ ， ｘ 一 ＋２，） ｐ ）（
Ｇ（ Ｙ ） １ 圆对 称 函数 ， 平 滑 的作 用 可 以通 ， ， 是 个 其 过 来 控制 ． 由于 对 图像 进 行 线 性 平 滑 ， 数 学 上 在 是进 行 卷 积 ， ｇ（ Ｙ 令 ， ）为平 滑 后 的 图像 ， 到 ： 得
Ｋｅ ｒ ｓ： ｄ ｅ ｄ ｔｃ ； ｕ － ｉｅ ； ＯＧ ｐ ｒ ｔｒ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｓ ｂ ｐｘ ｌ Ｌ ｏ ｅ ａｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｆｉ ｔ ｄ ｔｃ ｈ ｅ ｏｃ ｏ ｓｎｇｐ ｉ ｔｂ ｅ ｃ ｎｖ ｌｔｏ ｅｗｅ ｒｇｎ ｌｉ ｇ ｄ Ｌ Ｇ ｐ ｒｔｒ． ｈｅ ｂａ ｎ ｔｅ ｐｘ ｌｅ ｇ ｔ ｌ— ｓｒ ｃ ： ｒ ， ｅｅ ｔｔｅ ｚ ｒ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ｙ ｔ ｏ ｏｕ ｉｎ ｂ ｔ ｅｎｏ ｉｉａ ｍａ ｅ ａ ｓ ｈ ｎ Ｏ ｏ ａｏ Ｔ ｎ ｏ ｔｉ ｈ ｉｅ ｄ ｅ ｗｉ ｐａ ｅ ｈ
LoG算子检测边缘
%[+0-]'的情况
zz=find(b(zero-m)<0&b(zero+m)>0&abs(b(zero-1)-b(zero+1))>2*thresh);
e(zero(zz))=1;
%[-0+]'的情况
zz=find(b(zero-m)>0&b(zero+m)<0&abs(b(zero-1)-b(zero+1))>2*thresh);
b=filter2(op,a);
%设置过零检测的门限
%寻找滤波后的过零点，+ -和- +表示水平方向从左到右和从右到左过零
%[+ -]'和[- +]'表示垂直方向从上到下和从下到上过零
%这里选择边缘点值为负的点
thresh=.75*mean2(abs(b(rr,cc)));
%[- +]的情况
function e=log_edge(a,sigma)
%功能实现LoG算子提取边缘点
%输入：a-灰度图像 sigma-滤波器参数 输出：e-边缘图像
[m,n]=size(a);
e=repmat(logical(uint8(0)),m,n); %产生同样大小的边缘图像e，初始化为0
e((rx+1)+cx*m)=1;
%某些情况下LoG滤波结果可能正好为0，下面考虑这种情况
%寻找滤波后的过零
%+0-和-0+表示垂直方向从左到右和从右到左过零
%[+0-]'和[-0+]'表示垂直方向从上到下和从下到上过零
log算子边缘检测6
基于双边滤波的LOG边缘检测算法摘要：传统LOG边缘检测算法采用高斯函数滤波时，尽管抑制了噪声，但同时也损坏了部分低强度边缘。
针对这一问题，本文提出了结合双边滤波的LOG边缘检测算法，首先采用双边滤波来替代传统LOG算子中的高斯滤波，然后计算平滑后图像的拉普拉斯，最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。
实验表明，改进后的LOG算法能有效抑制噪声，较好地保护边缘，提高了检测精度，减少伪边缘数，相对传统LOG算法具有更好的检测效果。
关键字：LOG算子；双边滤波；边缘保护；边缘检测1.引言边缘是指图像局部强度变化最显著的部分，反映了图像中物体最基本的特征，是对图像进行分割、理解以及检索的重要依据。
边缘检测一直是图像处理中的热点和难点[]1。
由于数字图像中可能包含不同程度的噪声,使得边缘检测在图像处理中比较困难。
经典的边缘检测算子，如Robert、Prewitt、Sobel等[]2，简单、易于实现，但对噪声敏感、抗干扰性能差。
Marr边缘检测算法[]3克服了一般微分运算对噪声敏感的缺点，利用能够反映人眼视觉特性的LOG算子对图像的边缘进行检测。
该方法在图像边缘检测中具有一定的优势，然而在实际应用中，边缘检测算法仍然存在着一定的问题。
比如尺度因子无法自适应调整、模板的尺寸对检测结果影响比较大、零穿越结果无法区分像素反差的大小等。
使得噪声对图像仍有较大的影响，众多学者对其进行了研究。
杨振亚等人[]4针对LOG算子的缺陷，提出了选择性平滑方式清除图像中的椒盐噪声；提出了依据图像灰度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法,抑制了图像中的大部分其它噪声,并保持了边缘定位精度；还通过用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值，自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。
李小红等人[]5分析LOG滤波器边缘检测方法及多尺度特性的理论基础上,提出了一种LOG边缘检测的改进算法。
该算法对滤波后的梯度图像选取一个阈值T以提高边缘检测的精度。
图像处理中的边缘检测算法及其应用
图像处理中的边缘检测算法及其应用一、引言图像处理是指利用计算机对数字图像进行编辑、处理和分析的过程，具有广泛的应用领域。
在图像处理中，边缘检测是一项最为基础的任务，其目的是通过识别图像区域中像素强度突变处的变化来提取出图像中的边缘信息。
本文将介绍边缘检测算法的基本原理及其应用。
二、基本原理边缘是图像中像素值发生跳变的位置，例如黑色区域与白色区域的交界处就可以看作是一条边缘。
边缘检测的主要任务是将这些边缘信息提取出来。
边缘检测算法一般可以分为基于梯度的算法和基于二阶导数的算法。
其中基于梯度的算法主要包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子；而基于二阶导数的算法主要包括Laplacian算子、LoG（Laplacian of Gaussian）算子和DoG（Difference of Gaussian）算子。
1.Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，是一种基于梯度的算法。
该算法在x方向和y方向上都使用了3x3的卷积核，它们分别是：Kx = |-2 0 2|-1 0 1-1 -2 -1Ky = | 0 0 0|1 2 1Sobel算子的实现可以通过以下步骤：①将输入图像转为灰度图像；②根据以上卷积核计算x方向和y方向的梯度；③根据以下公式计算梯度幅值和方向：G = sqrt(Gx^2 + Gy^2) (梯度幅值)θ = atan(Gy/Gx) (梯度方向)其中Gx和Gy分别为x方向和y方向上的梯度。
可以看到，Sobel算子比较简单，对噪声具有一定的抑制作用，但是在边缘细节处理上不够精细。
2.Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。
其卷积核如下： -1 0 1-1 0 1-1 -1 -1Ky = | 0 0 0|1 1 1实现方法与Sobel算子类似。
3.Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。
基于LOG算子的医学X光图像边缘检测算法
机视觉 和 图像处 理 中重要 的 内容 ， 确 可靠 的边 缘 检 准
测方法 对 图像 处 理能起 到至关 重要 的作用 。迄 今 为止
进行 综合 滤 波和降 噪 ， 以便得 到 清 晰 和完 整 的 图像 轮 廓 和边缘 ， 一步提 高并 改善 图像质 量 。 进
２ Ｌ Ｇ 算 子 的算法 原理 Ｏ
已有 许 多 边 缘 检 测 方 法 ， ：ｏｅ 算 子 、 ａｎ 如 Ｓｂｌ Ｃ ｎｙ算 子 等 ， 些方法 的特 点是运 算简单 ， 在抗 噪性 能和边 缘 这 但 定位方 面效 果不 是很 好 。对 实 际 图像 而 言 ， 图像 的 细
２ １ 理 论基 础 ．
算子 用来检 测 和提取 边 缘 ， 即先 用 高斯 函数 对 图像 滤 波， 然后对 图像 进行 拉普 拉斯 运算 ， 克服 了拉普 拉斯算 子对 噪声 敏感 的缺 点 ， 少 了噪声 的影 响。 减 ２ ２ 算 法 实现 ． 在从 景物 到 图像 的形 成过程 中 ， 每一
医用 ｘ光 图像 是 临 床放 射 学 检 查 中应 用 最 早 和
第 ４期
４ ～７ ｘ Ｉｍ ｊ
，
赛亚丽 ， ７种 中药注射液对输液微粒的影响 等．
ｌ ５
也就 是说 Ｉ４ ｍ 的微 粒 会堵 塞 人 体多 种 ＞
般 为棕 色或 浅棕色 ， 响 了澄 明度 的检查 ， 影 因此 建议有
器 官的毛 细血 管 ， 或刺 激人 体局部 组织 形成 肉芽肿 、 静
围点对 给定 像素 具 有 的 不 同平 滑 作 用 。实 际上 ， 斯 高 函数 满足 上 述 要 求 ， 此 Ｌ Ｇ 算 子 中采 用 了 高 斯 函 因 Ｏ
基于LOG算子的亚像素边缘检测
文章编号:1004-9762(2002)02-0165-04基于LOG算子的亚像素边缘检测Ξ吕晓琪1,2,王洪仁1,刘建勋1(11包头钢铁学院信息工程学院,内蒙古包头 014010;21北京科技大学信息工程学院,北京 100083)关键词:边缘检测;亚像素;LOG算子中图分类号:TP39114+1 文献标识码:A摘 要:首先,把原始图像和LOG(Laplacian of G aussian)算子做卷积检测零交叉点,然后使用平面模型获得像素级边缘1最后,经过多项式插值在亚像素精度上再次确定零交叉点,得到了精确到亚像素级的边缘1Sub2pixel edge detect technique based on LOG operatorLΒX iao2qi1,2ANG H ong2ren1,LI U Jian2xun1(1.In formation Engineering S ch ool,UIST Baotou,Baotou014010,China;2.In formation Engineering S ch ool,UST Beijing,Beijing100083,China)K ey w ords:edge detect;sub2pixel;LOGoperatorAbstract:First,detect the zero crossing point by the conv olution between original image and LOGoperator.Then obtain the pixel edge with pla2 nar m odel.Finally,calculate the zero crossing point again after polynomial interpolation and get the edge image with sub2pixel precision. 图像最基本的特征是边缘,而边缘是指图像周围像素灰度变化比较大的那些像素的集合,它是进行目标检测和图像分割所依赖的重要特征,也是纹理特征和形状分析的重要基础1灰度图像中的边缘检测和定位的许多经典算法大多数是像素级的,然而在很多情况下,仅仅精确到像素级是不够的1随着图像处理[1～3],特别是医院信息系统[1]中对医学图像处理精度要求的不断提高,例如图像配准、小血管直径测量等,亚像素边缘检测问题应运而生1本文中,我们使用Laplacian of G aussian(LOG)算子,把原始图像和LOG算子做卷积检测零交叉点,然后使用平面模型获得像素级边缘1最后,经过多项式插值在亚像素精度上再次确定零交叉点,得到了精确到亚像素级的边缘11 LOG边缘检测算子分析LOG边缘检测算子[3～5]是一种用的较多的先平滑后求导数的方法1对于二维的图像信号,Marr提出先用下列的G uass函数进行平滑:G(x,y,σ)=12πσ2exp(-12πσ2(x2+y2)),(1) G(x,y,σ)是1个圆对称函数,其平滑的作用可以通过σ来控制1由于对图像进行线性平滑,在数学上是进行卷积,令g(x,y)为平滑后的图像,得到:g(x,y)=f(x,y)3G(x,y,σ),(2)其中,f(x,y)是平滑前的图像1图像的边缘点是图像中灰度变化剧烈的地方1图像灰度的突变将在一阶导数中产生11个零交叉1,计算2002年06月第21卷第02期包头钢铁学院学报Journal of Baotou University of Iron and S teel T echnologyJune,2002V ol.21,N o.2Ξ收稿日期:2002-04-27基金项目:内蒙古高等学校科学研究基金资助项目(Z D01005)作者简介:吕晓琪(1963-),男,内蒙古包头人,包头钢铁学院教授,北京科技大学博士研究生,主要从事医学信息处理研究1较为复杂1Marr 提出用拉普拉斯算子代替,即用2g (x ,y )= 2(G (x ,y )3f (x ,y ))=( 2(G (x ,y ))3f (x ,y ))(3)的零交叉点作为边缘点1其中, 2G (x ,y )=1πσ4(1-(x 2+y22σ2))・exp (x 2+y22σ2)(4)即为LOG 算子(Laplacian of G aussian )1LOG 算子为墨西哥草帽形,其一维及二维函数图形如图1所示1LOG 算子具有2个显著特点:(1)该算子中的高斯函数部分G 能对图像进行平滑,消除空间尺度远小于高斯空间常数σ的图像强度变化,即去除噪声1(2)算子采用拉普拉斯算子 2可以减少计算量1拉普拉斯算子是1个与取向无关的算子,避免了由于方向性造成的计算负担1图1 σ=2时,一维和二维的高斯-拉普拉斯(LOG )函数Fig.1 The inverted laplacian of G u assian function ,σ=2,in one and tw o dimensions2 亚像素边缘检测算法实现鉴于LOG 算子的特点,在亚像素边缘检测算法中,我们选择了LOG 算子作为边缘检测算子,具体实现方法如下:(1)卷积把原始图像同LOG 算子做卷积得到卷积图像I LOG (x ,y ),在边缘处出现零交叉点,在卷积图像中检测零交叉点即是边缘点1在进行图像边缘检测时,使用的LOG 算子一般较大,因而上述卷积的计算量是很大的1为了减小计算时间,我们可以把LOG 算子分解为2个算子的和:2G (x ,y )=h 12(x ,y )+h 21(x ,y ),(5)其中,h 12(x ,y )=h 1(x )h 2(y ),h 21(x ,y )=h 2(x )h 1(y ),h 1(ξ)=K (1-ξ2σ2)exp (-ξ22σ2),h 2(ξ)=K exp (-ξ22σ2),K 为尺度因子1假设LOG 算子是M ×M 个像素,通过上述分解之后再做卷积时,对原始图像中每个像素点的计算量就从M 2减小到2M 1(2)边缘模板运算在得到卷积图像后,一般的方法是扫描整幅图像的数据,如相邻2个像素点为不同符号,或连续3个像素点中间为零,另外2个具有符号相反的情况都为边缘,取其像素绝对值最小的点为边缘点1但这种做法有可能检测出一些无关的不必要的边缘1这里我们使用一种判决性的算法1把卷积后的数据中每一个3×3的邻域,与给定的11种零交叉点模板逐个比较,看是否与这11个模式之一匹配,如果匹配,就可以在正确的像素位置上确定出边缘,并可以计算出边缘的幅度和方向1对整幅图像扫描判断一遍之后,得到边缘图像I edge 1这时图像的精度只是精确到像素级1(3)插值检测出像素级边缘之后,逐点扫描边缘图像I edge ,对于每1个在I edge 中检测到并标记为边缘的零661包头钢铁学院学报2002年6月 第21卷第2期交叉点,在卷积图像中对应的该点处,选择该点周围邻接的8个点,即1个3×3的窗口,用1个可变参数的多项式方程来拟和,而每1个像素点上的值都是此方程在该点的采样1我们用1个二维的多项式来拟和边缘点周围3×3的邻域,假设该多项式有如下形式:f (r ,c )=k 0+k 1r +k 2c +k 3r 2+k 4rc +k 5c 2+k 6r 2c +k 7c 2r +k 8r 2c 21(6)设W 代表包含零交叉点的3×3的小窗口,在W 内,拟和多项式的系数由以下式子确定:a n =∑r∑cP n(r ,c )I LOG (r ,c )∑i ∑jP 2n(i ,j ),(7)式中,P 是一组离散正交的多项式集来计算多项式的系数,在由该多项式集产生的一组简单的3×3的滤波器算子:P 0(r ,c )=1,P 1(r ,c )=r ,P 2(r ,c )=c ,P 3(r ,c )=r 2-2/3上,就可以在正确的像素位置上确定出边缘1这11种模板包括了24种可能的边缘1对于卷积后的数据中每1个3×3的邻域,P 4(r ,c )=rc ,P 5(r ,c )=c 2-2/3,P 6(r ,c )=rP 5(r ,c ),P 7(r ,c )=cP 3(r ,c ),P 8(r ,c )=P 3(r ,c )P 5(r ,c )1求出系数之后,就在该3×3邻域内得到1个连续的实值函数f LOG 1假设要求的精度为n ,则把该3×3邻域扩展为3n ×3n ,每个亚像素点的值由f LOG 在尺寸扩展到要求精度的窗口中进行抽样来获得1对于这块扩展后的数据区域,检测其边缘并进行标记1这样,对原图整个扫描一遍之后,就得到了整幅图像的亚像素零交叉点边缘位置13 实验结果及讨论上述算法已经在VC ++610下实现1利用本算法,对256×256的头部切片MRI 图像(图2(a ))进行像素级边缘检测,结果如图2(b )所示(亚像素边缘图像大小为2560×2560,在此没有给出)1图2 原始图像及像素级边缘图像Fig.2 The original im age and edge im age at the level of pixel precision(a )原始图像;(b )像素级边缘图像(σ=12) 实验表明,本文提出的方法可以根据要求的精度来取得亚像素边缘,并得到了满意的效果,同时应该指出:(1)σ取不同的值时,则可以用LOG 算子检测不同尺度下图像的强度变化,小的滤波器(σ较小)用于检测细节,大的滤波器(σ较大)用于检测轮廓(模糊的边缘)1当边缘宽度d 较大,大于LOG 算子的宽度s 时,卷积后可能由于不存在零交叉点而检761吕晓琪等:基于LOG 算子的亚像素边缘检测测不出边缘,所以在用LOG算子时,要选择合适的σ值1(2)进行图像的插值时,用三次B样条函数[5]会使插值后的图像更平滑,同时能够提高亚像素边缘的精度1(3)利用LOG算子的多尺度特性,选择不同的σ值,取得不同尺度下的亚像素边缘后进行融合[5]可以得到更好的效果1参考文献:[1] 吕晓琪,徐萍萍1医学信息系统设计[J]1生物医学工程杂志,2001,18(1):16321661[2] 吕晓琪,张晟羽中1基于分形编码的图像压缩技术[J]1包头钢铁学院学报,2001,20(2):14821511[3] 夏良正,等1数字图象处理[M]1南京:东南大学出版社,1999119421981[4] 韦春桃,程晓宇1LOG算子进行边缘检测的研究[J]1桂林工学院学报,2001,19(2):18021831[5] 李 艳,彭嘉雄1基于D2样条插值和LOG算子的亚像素边缘检测[J]1华中理工大学学报,2000,28(3):782 791[6] 李小文1利用拉普拉斯-高斯模板进行边缘检测[J]1华南师范大学学报(自然科学版),1997,(2):532551知识窗用转炉吹炼超低碳钢的工艺 为了改善汽车用钢板的加工性能,要尽可能地降低钢材中的含碳量1然而一般转炉吹炼只能把钢水中的含碳量降低到0104%左右,要使含碳量进一步降低,需采用炉外精炼设备,但这样一来炼钢成本增加1日本新日铁公司研究出一种方便和廉价的用转炉吹炼超低碳钢的工艺,可使钢水的含碳量降低到01005%以下1这种吹炼工艺的主要操作方法是:(1)将铁水倒入转炉开始进行吹炼后,在吹炼末期当含碳量降低到0108%时,顶吹氧枪停止吹氧,因为如果继续吹氧,那么铁的氧化反应要先于脱碳反应1(2)在炉底沿圆周和中心分别设置有8个和4个底吹风口,在顶吹氧枪停止吹氧后,通过沿圆周分布的8个底吹风口处吹Ar,流量为20～30L/min・t,以便把溶池表面的熔渣推向炉壁,要保证未被熔渣覆盖的钢水表面为整个溶池面积的20%,这样使脱碳反应得以进行的面积扩大1(3)通过炉底中心的4个底吹风口吹Ar,流量为20～30L/min・t,这样既使未被熔渣覆盖的钢水面不断循环,又有助于脱碳反应进行1然后将顶吹氧枪的氧压调整到小于20kPa,否则在吹氧脱碳的同时又使铁等元素氧化,为此只要把Ar和氧同时从顶枪吹向钢水表面,流量为1000L/min・t,进行20min左右的脱碳反应,就能使钢水含碳量降低到01005%以下1摘录自《中国冶金报》2002-06-19(3)861包头钢铁学院学报2002年6月 第21卷第2期。
log边缘检测方法的原理
log边缘检测方法的原理
1边缘检测原理
边缘检测是应用于图像处理中的一种技术，目的是在图像中检测出两个不同物体的边界部分，也就是边缘或轮廓的形状。
边缘检测可以用来对图像的对象进行分类和抽取，它也是很多其他图像处理技术的基础技术。
边缘检测常见的方法有Canny边缘检测（Canny edge
detection）和Sobel边缘检测（Sobel edge detection）。
它们都是基于运动和梯度变化来检测边缘的。
Canny边缘检测是以不同形式计算梯度来发现边缘的，而Sobel边缘检测是直接用梯度滤波器（如拉普拉斯滤波器）直接对图像进行滤波，然后从滤波后的图像中检测出边缘。
最近出现的一种新的边缘检测方法叫做Laplacian特征选择（Laplacian Feature Selection），也叫做LoG边缘检测（LoG Edge Detection）。
这种方法使用拉普拉斯算子（Laplacian Operator）来计算图像的梯度，然后将图像梯度变化曲线和梯度方向进行计算，来寻找边缘，实现边缘检测。
LoG边缘检测和之前的Canny和Sobel技术相比，准确度更高，速度更快，并且具有很好的鲁棒性，能够自动的抗噪，改善图像的噪声问题。
它在自然图像处理、医学图像处理等领域中都有广泛的应用。
LoG边缘检测的原理是，先通过计算二阶导数的幅值和极大值，然后在领域中进行局部匹配，以判断像素点是否为边缘点。
边缘检测是基于梯度方向、梯度幅值来完成的，通过比较梯度值的大小和方向，从而消除多余的噪声点，提高边缘检测的准确度，得到清晰的边缘检测结果。
因此，LoG边缘检测是一种准确、稳健、鲁棒性强的图像处理技术，在许多领域有广泛的应用。
数字图像边缘检测算法设计—LOG算子与Canny算子
摘要边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。
图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的用。
所谓边缘（edge）是指图像局部特征的不连续性。
灰度或结构信息的突变称为边缘，例如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结的突变。
边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该征可以分割图像。
图像边缘检测和分析可定义为应用一系列方法获取、校正、增强、变换、检测或压缩可视图像的技术。
其目的是提高信息的相对质量，以便提取有用信息。
本次课设对图像边缘检测常用的两种算法LOG算子和Canny 算子进行了分析和比较，并用MATLAB实现这两个算法。
最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同算法的特点和适用范围。
关键词：图像处理；边缘检测；MATLAB目录1 课程设计目的和要求 (1)1.1 设计目的 (1)1.2 设计要求 (1)2 边缘检测简介 (2)2.1 边缘检测的定义 (2)2.2 图像边缘检测算法的研究内容 (3)3 边缘检测算子 (5)3.1 Canny算子 (5)3.1.1 Canny边缘检测基本原理 (5)3.1.2 Canny边缘检测算法 (5)3.2 Log算子 (7)4 仿真程序 (9)4.1 Log算子 (9)4.2 Canny算子 (9)4.3Canny算子和log算子的比较 (10)5 结果分析 (11)结束语 (13)参考文献 (14)1 课程设计目的与要求1.1设计目的数字图像出技术的迅猛发展，使其应用前景的得到了不可限量的扩展。
如今各行各业都在积极发展与图像相关的技术，数字图像处理逐渐凸显出其魅力。
其应用如医学影像，航天航空，无人驾驶，自动导航，工业控制，导弹制导，文化艺术等。
边缘检测技术在图像处理和计算机视觉等领域起着重要的作用，是图像分析，模式识别，目标检测与分割等的前期处理。
前期边缘检测的好坏，直接影响后期更高级处理的精度。
在实际图像边缘检测问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。
LOG算子边缘检测方法的改进方案
收稿日期:2003-04-06。
杨振亚,讲师,主研领域:计算机视觉,人工智能。
LO G 算子边缘检测方法的改进方案杨振亚1 王 勇2 王成道11(华东师范大学电子科学技术系 上海200062) 2(复旦大学计算机科学系 上海200433)摘 要 本文对LOG 算子边缘检测方法的性能进行了分析和评价。
针对LOG 算子的缺陷,提出了选择性平滑方式清除图像中的椒盐噪声;提出了依据图像灰度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法,抑制了图像中的大部分其它噪声,并保持了边缘定位精度;还通过用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。
实践证明该方法具备有效性和实用性。
关键词 边缘检测 LOG 算子 高斯函数 惯性矩特征THE ENHANCE D METH OD OF LOG OPERATOR IN E D GE DETECTIONY ang Zhenya 1 Wang Y ong 2 Wang Chengdao11(Department o f Electronic Science &Technology ,East China Normal University ,Shanghai 200062)2(Department o f Computer Science ,Fudan University ,Shanghai 200433)Abstract The capability of edge detection using LOGoperators is analyzed and evaluated in this paper.In order to av oid the defects of LOGopera 2tor ,We proposed a new edge detection method here.Firstly ,rem oved shot noises in image by selective sm oothness.Secondly ,by combining the first derivative πs maximum and the second derivative πs zero 2crossing of image gray 2scale ,we successed in eliminating m ost of other noise in image and locat 2ing the edge accurately.Subsequently ,by using variance of gray 2scale to auto 2adjust G assian space coefficient and edge detection threshold ,the image edge can be automatically detected.The efficient of this method is proved by practices.K eyw ords Edge detection LOGoperator G assian function C ontrast of gray 2level1 引 言边缘是指图像中周围像素灰度有强烈反差的那些像素的集合。