Canny边缘检测器和LoG（高斯拉普拉斯）在数字图像处理中有什么区别？我对数字图像处理完全没有经验...如果有人能告诉我区别，我将不胜感激。谢谢。
2个回答
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Canny 边缘检测器基于图像的一阶导数 (x 和 y 方向上的 Sobel 掩模卷积)。导数的幅值如下所示：
可以通过幅值较高（白色）的像素来识别线条。Canny 算法还会对非极大值进行抑制和线追踪（请参见维基百科）。
然而，Laplacian of Gaussian（LoG）算子是基于图像的二阶导数。该算子的响应如下所示：
LoG 算子的最高响应将在图像中类似于斑点的结构的中心处（大小与 LoG 卷积核相同）。使用 LoG 算子可以通过找到拐点（零交叉点）而不是在图像中查找高幅度来识别线条。您可以看到每条线都有一侧是暗色的，另一侧是白色的。由于它是基于二阶导数，因此对噪声非常敏感。
可以通过幅值较高（白色）的像素来识别线条。Canny 算法还会对非极大值进行抑制和线追踪（请参见维基百科）。然而，Laplacian of Gaussian（LoG）算子是基于图像的二阶导数。该算子的响应如下所示：
LoG 算子的最高响应将在图像中类似于斑点的结构的中心处（大小与 LoG 卷积核相同）。使用 LoG 算子可以通过找到拐点（零交叉点）而不是在图像中查找高幅度来识别线条。您可以看到每条线都有一侧是暗色的，另一侧是白色的。由于它是基于二阶导数，因此对噪声非常敏感。- cfo
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图像的一阶导数和二阶导数是什么？ - ajinzrathod
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这两种算法都是用于检测图像中显著特征的。Canny边缘检测算法用于查找输入图像中的边缘。而LoG算法则是通过在多个尺度上考虑相同的图像（通过重复缩小图像）来查找图像中的斑点。然而，这两种算法都经常用于检测图像中的显著点。
有关实际算法的差异，您应该参考教科书或维基百科。
计算机视觉通常需要一组图像中的显著点，例如用于比较图像、检测对象等。然而，并没有一种显著点检测方法适用于所有情况。Canny和LoG都是检测显著点的方法，但哪种方法更好取决于具体情况。
- muksie
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