Canny Edge Detection 및 LoG 차이점

Question

Diagital Image Processing에서 Canny Edge Detector와 LoG (Laplace of Gaussian)의 차이점은 무엇입니까 ?? 나는 디지털 이미지 프로세싱에 완전히 새로운 것이다. 누군가가 내게 차이점을 말할 수 있다면 나는 감사 할 것이다. 감사합니다.

Answer 1

에지 검출기는 이미지의 1 차 미분 (x 및 y 방향의 소벨 마스크 컨볼 루션)을 기반으로합니다. 파생 상품의 크기는 다음과 같이 표시됩니다

당신은 높은 값을 갖는 픽셀로 식별 할 수있는이 작업 선 (흰색입니다) 것을 알 수있다. canny 알고리즘은 맥시마가 아닌 suppression과 line tracing을 적용합니다 (Wikipedia 참조).

그러나 가우시안의 Laplacian 연산자는 이미지의 2 차 미분을 기반으로합니다. 이 오퍼레이터의 응답은 다음과 같을 것이다 :

로그 연산자의 높은 응답 화상에 얼룩 형상 구조의 중심 (로그 커널과 동일 사이즈)에있을 것이다. 라인은 LoG 연산자를 사용하여 이미지에서 높은 크기를 찾지 않고 변곡점 (제로 크로싱)을 통해 식별 할 수 있습니다. 각 선은 한쪽이 어둡고 다른 한쪽이 흰색임을 알 수 있습니다. 2 차 미분을 기반으로 잡음에 매우 민감합니다.

Answer 2

두 가지 모두 이미지의 주요 특징을 감지하는 알고리즘입니다. Canny Edge Detection은 입력 이미지에서 가장자리를 찾습니다. 그러나 LoG는 이미지에서 얼룩을 찾습니다. 이미지를 여러 번 축소하여 동일한 이미지를 고려하면됩니다. 그러나 두 가지 모두 이미지의 두드러진 점을 탐지하는 데 자주 사용되는 알고리즘입니다.

실제 알고리즘의 차이점은 교재 또는 위키피디아를 참조하십시오.

컴퓨터 비전은 이미지를 비교하거나 개체를 찾는 것과 같이 이미지에 돌출 점 집합이 필요할 수 있습니다. 그러나 모든 경우에 가장 좋은 돌출 점 탐지 방법은 없습니다. Canny와 LoG는 두드러진 포인트를 감지하는 방법이지만 상황에 따라 더 잘 작동합니다.