laplacian of gaussian

时间: 2023-06-05 09:47:08 浏览: 173
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laplacian of gaussian filter and its applications（LOG）

拉普拉斯高斯算子（Laplacian of Gaussian）是一种在图像处理中常用的算子，用于检测图像中的边缘和角点等特征。它是先对图像进行高斯滤波，然后再对滤波后的图像进行拉普拉斯算子的操作。这样可以在保留图像细节的同时，增强图像中的边缘和角点等特征，从而更好地进行图像分析和处理。
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% Create image filter (Laplacian of Gaussian 'log') flog = fspecial('log',[1 1]*ceil(p_size)*2+1,p_size) ; % Apply LoG filter im_filt=imfilter(im,-flog,'replicate','same'); 转写成python

如果您需要得到类似 MATLAB 中 fspecial('log',...) 函数返回的滤波器，可以使用 Scipy 中的 scipy.signal.gaussian 函数来生成高斯核，然后再将其与 LoG（Laplacian of Gaussian）算子相乘得到滤波器，具体实现...

代码中的三个点是什么：function BW = edge(varargin) ... % Validate the input image [I,thresh,method,~] = parse_inputs(varargin{:}); % Determine the gradient image switch method case 'sobel' hy = fspecial('sobel'); hx = hy'; case 'prewitt' hy = fspecial('prewitt'); hx = hy'; case 'roberts' hy = [1 0; 0 -1]; hx = [0 1; -1 0]; case 'log' % Determine Laplacian of Gaussian if (length(varargin)<3) error(message('images:edge:missingParameter')) end if (isempty(varargin{3})) error(message('images:edge:emptyParameter')) end h = fspecial('log',varargin{3},varargin{4}); I = imfilter(I,h,'replicate'); BW = I; thresh = 0.75*abs(mean(I(:))); I = I > thresh; return; case 'canny' if (length(varargin)<3) error(message('images:edge:missingParameter')) end if (isempty(varargin{3})) error(message('images:edge:emptyParameter')) end hy = fspecial('sobel'); hx = hy'; I = imfilter(I,fspecial('gaussian',[5 5],varargin{3}),'replicate'); % 使用高斯滤波器平滑图像 BW = canny(I,varargin{4},varargin{5}); % 使用Canny算法检测边缘 return; otherwise error(message('images:edge:unknownMethod', method)) ... end

在这段代码中，三个点 "..." 表示代码省略了一些内容，这些内容通常是一些与代码核心功能无关的细节或者注释，省略这些内容可以使代码更加简洁易读。在 MATLAB 中，可以使用三个点来表示代码的省略，这被称为省略号...
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Log滤波器，全称为Laplacian of Gaussian，是先进行高斯滤波后再应用拉普拉斯算子。这种方法结合了高斯滤波的降噪效果和拉普拉斯算子的边缘检测特性，能够更好地保留边缘细节，减少噪声干扰。在MATLAB中，实现Log...
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