基于改进LOG算子的图像边缘检测方法

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基于LoG算子边缘检测的图像二值化处理

ＴＡｉｊｎＩｉＩபைடு நூலகம்ＮＺ－ｕ，ＬＵＹ
（ｃｏｌｏｈｓａＥｅｔｎｓＵｉｒｉｆＥｅｔｎｃＳｉｃｎｅｈｏｇ，ｈｎｄ１０４Ｃｉ）ＳｈｏｆＰｙｉｌｌｒｉ，ｎｖｓｙｏｌｃｏｉｃｅｅａｄＴｃｎｌｙＣｅｇｕ６０５，ｈｎｃｃｏｃｅｔｒｎｏａＡｓｒｃ：Ａｈｂｅｔａｄｂｃｇｏｎｆｎｍｅｌｃａａｔｉｔｌｉｇｒｏｑｉｅａａｄｈｓｐｐｒｂｔａｔｓｔｅｏｊｃｎａｋｒｕｄｏｕｒｈｒｃｒｄｇａｍａｅａｅｎｔｕｅｓｐｒｔ，ｔｉａｅａｅｓｉｔｅｐｐｓｄａｎｗｇｂｌｔｒｓｏｂａｉｔｎｅｏｓｂｓｄｏＧ（ａｌｃｆＧｕｓｎ．ＴｉｅｈｄｇｔｏｒｏｅｅｌａｈｅｈｌｉｒａｉｍｔｄａｅｎＬｏｄｎｚｏｈｏＬｐａｉｏａｓａ）ｈｍｔｏｅｎａｉｓｓ
田自君．刘艺
（电子科技大学物理电子学院，四川成都６０５）１０４摘要：数码管图像的目标和背景分离不明显，直方图分布较复杂。针对该问题，提出基于拉普拉斯高斯（ａｌｃｎＬｐａｉａｏａｓｉｎＬＧ）ｆＧｕｓ，ｏ算子边缘检测的全局二值化方法对其进行处理，ａ该方法通过提取图像边缘部份的像素灰度获得图像二值化的阈值。处理结果表明，与传统的几种方法相比，该方法能够快速选取良好的二值化阈值，较好地区分目标和背景，在相当大模板宽度内图像二值化的结果都令人满意。关键词：二值化；ｏＬＧ算子；边缘检测

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

［ｂｔａｔＡｓｒｃ］Ｒｅｅｒｇｔｅｉｇｉｈｉｉｅｍｅｉｌｅｄａｄｓｌｅｍｅｉａｉｇｓｒｄｂｏｄｃｌｅｄｅｅｔｅｌｉｅｆｒｎｔｉｏｈｍａｅｗｈｃｓｎｔｄｃｌ，ｎｉａｔｔｄｃｌｍａｅａｅｌｏｅｌｎｅｓｔｄｔｃｃｌｓ，ｈａｆｉｍｉｒｏｈｓｏｚ
值的变化，采用数学方法中的一阶或二阶方向导数的变化来检测边缘Ｌ。这些算子结构简单，实现速度较快，但是对噪２ｊ声影响较大，如果将其应用于细胞图像边缘检测中将会出现细胞图像边缘不连续、出现干扰边缘或者细胞图像细节丢失
ｈｎｎ．Ｅｘｒｍｅｔｌｒｓｌｓｐｏａｉａｇｒｔｍａｆｅｔｅｙｒｄｃｎｅｆｒｎｅａｄｎｉｅｅｇ，ａｄｍａｅｍｏｅｐｏｎｎｅｅｔｏｔｉｎｉｇｐｅｉｎａｅｕｔｒｖｅｔｔｔｓｌｏｉｈｃｎｅｃｉｌｅｕｅｉｔｒｅｅｃｎｏｓｄｅｎｋｒｒｍｉｅｔｄｔｃｉｎｈｈｖ
ＷＡＮＸｉｏｊｎＬＵＸ－ｎＧＵｏｇＧａ－，Ｉｕｍｉ，ＡＮＹｎｕ
（ｏｌｇｆｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇＣｐｔｌｒａｎｖｒｉ，ｅｉｇ１０４，ｈｎ）ＣｌｅＩｆｒｔｎｉｅｒ，ａｉｍｌｉｅｓｙＢｉｎ００８ＣｉａｅｏｏｎａＮｏＵｔｊ
ｃａａｔｒｓｉｓｏｈｒｃｅｉｔｆｍｅｃｌｅｌｉｇ．ｃｄｉａｌｍａｅｃ
［ｙｗｏｄｅｇｅｅｔｎｒｄｂｏｄｃｌｇ；ａｎｐｒｔｒｉｒｔｅｌｏｉｍ；ｔｅｔａｍｏｈｌｇｃｌｔｏＫｅｒｓｄｅｔｉ；ｅｌｏｅｌｉｅＣｎｙｏｅａｏ；ｔａｉｇｒｈｍａｍａｉｌｒｏｏｉａｍｅｈｄＩｄｃｏｓｍａｅｖａｔｈｃｐＤＯＩ１．９９ｊｓｎ１０ —４８２１．４０９：０３６／ｉ．００３２．０２１．５．ｓ

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算子的激光雷达图象边缘检测算法改进

方向导数，得
ｇｘＹ＝（（，（，）（，Ｇ．ｆｘ）＝（Ｇｒ）厂）（，）（，（，）
（３）
航拍的可见光图像，激光雷达图像和可见光图像来自
不同传感器，灰度的表示方法相差很大，所以图像匹配多选用基于特征的匹配方法，通过提取可见光和激
光雷达图像的边缘特征来进行比较匹配。可见光图像边缘特征提取的技术比较成熟了，激光雷达图像由于多用相干法成像，含有高斯噪声、乘性噪声等，其中乘性噪声最为主要【】Ｏ算子在经ｌ。ＬＧ典的边缘检测技术中应用广泛，效果比较好。本文针对激光雷达图像的噪声特征，提出用自适应的二维Ｗｉｅ波器改善ＬＧ子对激光雷达图像的边缘检ｅｒｎ滤Ｏ算测能力的算法。
Ｗｉｅ滤波代替Ｇａｓｉｅｒｎｕｓｎ滤波。仿真结果表明：对于含有高斯噪声和乘性噪声的激光雷达图像，该算法能够有效ａ
提高ＬＧ算子的边缘检测能力。Ｏ关键词：Ｗｉｅ滤波；ＬｅｒｎＯＧ算子；激光雷达图像；边缘检测中图分类号：Ｏ２．：Ｔ９７ｌ１６１４Ｎ５．５文献标识码：Ａ
维普资讯
第２９卷
第６期
指挥控制与仿真
ＣｏｍｍａｄＣＯｔｌＳｍｕａｉｎｎｎ．０２．
Ｄｅ．００ｃ２７
２０年ｌ０７２月文章编号：１７．８２０）６０７ —２３３（０７０．０１０６１９
ｉｄｅｄｔｃｉｎｏｓｒａａｇｏｓｄｂｓｉｎｎｉｅａｄＳｅｋｅｎｉｅｎｅｇｅｅｔｆａｅｄｒｉｏｌｒｍａｅｎｉｅｙＧａｓａｏｓｎｐｃｌｏｓ．ＫｅｒｓｗｉｎｒｉｅｉｇＬｙｗｏｄ：ｅｅｌｒｎ；ＯＧｐｒｔｒｌｓｒａａｇｎ；ｄｅｅｅｔｏＦｔｏｅａｏ；ａｅｄｒｍａｉｇｅｇｔｃｉｎｒｉｄ ’

改进的LOG算子在医学图像边检测中的应用研究

【术研发】技
赣■
改进的Ｌ算子在医学图像边检测中的应用研究ＯＧ
唐闻周爱明刘艳松
株洲４２１）１０２（湖南中医药高等专科学校湖南
摘
要：提出用自适应中值滤波代替ＬＧ子的高斯滤波器，在对细胞切片图的边缘检测中，该方法能在平滑图像内部区域的同时保留更多的细节，提高Ｏ算
斯运算与ｆ（，ｙ的卷积，即：ｘ）
ｈｘ）Ｖｇ）＝（Ｙ（，）ｆｘ）Ｖ【（，）１３（，＝（】Ｖ【ｘ）ＧＸ］（，）］（．），，，＝，ｚＧ
式中：ＧｘＹ称为Ｌ滤波器，也称为拉普拉斯高斯算子，其值Ｖ＝（），ＧＯ
一
ｚ在坐标（，ｙＸ）上的灰度级：ｓａ：允许的最大尺寸ｍｘ
Ａ－ＺｄＺ１ — ｏＡ＝ＺｄＺ２ — Ｂ＝Ｚ１一，厶Ｂ＝Ｚ一Ｚ２
自适应中值滤波算法步骤如下：Ｓｅｌｔｐ：如果Ａ且ｈ＜，则转到Ｂ，否则增大窗口尺寸；如果窗口ＤＯ２０层尺寸 ≤Ｓａ，则重复Ａ，否则输出Ｚｅ。ｍｘ层ｍｄＳｅ２ｔｐ：如果Ｂ且Ｂ＜，则输出ＺｙＤ０２０ｘ，否则输出Ｚｅ。ｍｄＳｅ３ｔｐ：算法每输出一个值，窗口Ｓｙ被移到图像的下一个位置，然ｘ就后算法重新开始，在新的像素位置应用。
２自适应中值滤波算法
自适应中值滤波算法是对中值滤波的一种改进。中值滤波的去噪效果依赖于滤波窗口的大小及参与中值计算的像素点数目。相对中值滤波而言，它能够处理具有更大概率的冲激噪声，并且平滑非冲激噪声时，可以保存细节，这是传统中值滤波器做不到的。其基本原理如下图１１［］］７。ＩＳｙｘ：中心像素点（，ｙｘ）在滤波时所对应的掩模窗口；ｚ：Ｓｙｍｘ中灰度级的最小值：ｚ：ｓ一ｘ中灰度级的最大值；Ｚｅ，Ｓｙｍ＊ｘ中灰度级的中值；ｄ

计算机图形学中边缘检测算法的改进与研究

计算机图形学中边缘检测算法的改进与研究在计算机图形学中，边缘检测是一项重要的任务，它在许多应用领域中发挥着重要作用，如图像处理、目标检测和计算机视觉等。

边缘是图像中不同区域之间的界限，通过检测这些边缘，可以从图像中提取出有用的信息，并进行后续的分析和处理。

然而，边缘检测算法在实际应用中常常存在一些问题，如噪声干扰、边缘断裂以及边缘模糊等。

为了解决这些问题，研究者们一直在努力改进边缘检测算法，使其更加准确和鲁棒。

最早的边缘检测算法是基于微分的方法，如Sobel算子和Canny算子。

这些算法通过计算图像中像素值的梯度来确定边缘的位置。

然而，这些方法对于噪声比较敏感，常常会产生大量的假阳性和假阴性。

为了改进这一问题，研究者们提出了许多基于统计学和机器学习的方法。

其中，基于局部像素统计信息的方法表现出了优秀的性能。

例如，基于区域增长的算法可以通过像素之间的相似性来判断是否属于同一边缘。

这种方法能够抑制噪声的影响，提高边缘检测的准确性。

除了基于统计学和机器学习的方法，研究者们还尝试了其他一些创新的思路。

例如，基于深度学习的边缘检测算法近年来备受关注。

通过构建深度神经网络模型，并使用大量标定好的图像数据进行训练，可以获得更加精确的边缘检测结果。

此外，近年来，研究者们还开始关注边缘检测算法在实时应用中的性能问题。

实时应用对边缘检测算法的计算速度和效率提出了更高的要求。

为了解决这一问题，研究者们提出了一些基于GPU并行计算的边缘检测算法，通过充分利用硬件资源，实现了实时边缘检测的可能。

除了以上提到的改进方法，研究者们还在很多其他方面进行了探索和创新。

例如，基于多尺度分析的算法、基于结构信息的算法以及基于形态学操作的算法等。

这些方法的出现，极大地丰富了边缘检测算法的研究领域，也为解决实际问题提供了更多的选择。

综上所述，边缘检测算法的改进与研究在计算机图形学领域中是一个具有重要意义的课题。

随着技术的不断发展，新的算法和方法不断涌现，为边缘检测算法的实际应用提供了更多的可能性。

应用B样条函数改进LOG算子的边缘检测能力

Ａｂｓｒｃ：ｔｅｎｌｚｎｈｅｇｄｔｃｉｎｈｏｅｏＯＧｐｒｔｒａｍｏｉｅａｇｒｔｍｉｔａｔＡｆｒａａｙｉｇｔｅｄｅｅｅｔｔｅｒｓｆＬｏｉｏｅａｏ，ｄｆｄｌｏｈｉｉｓｐｏｏｅｎｔｅｐｐｒ．ＵｓｎＳｉｅｆｔｒｎｎｔａｆＧａｓｉｎｆｌｅｎｍｐｏｅｉｎｏｎｏｓａｏｒｐｓｄｉｈａｅｉｇＢ— ｐｎｌｅｇｉｓｅｄｏｕｓａｔｒｇｉｒｖｓｓｇａｔｉｅｒｔｉｉｉｉｌｉａｄｅｈｎｅＬＯＧｄｅｅｅｔｏｎｎａｃｓｅｇｄｔｃｉｎ．Ｔｓｍｕａｉｎｅｕｔｓｏｔａｔｅｈｅｉｌｔｒｓｌｏｓｈｗｈｔｈｍｅｈｄｓｅｆｃｉｅｎｄｅｔｏｉｆｅｔｖｉｅｇ
算子、ｉｅＫｒｈ算子、ａｌｉｓＬｐａａｃｎ算子、ｇＬｐｃｎｏ（ａｌｉｆａａ
明，进后的算法能够有效提高边缘检测能力。改
Ｇｕｓｎ子和Ｃｎｙ算子 …。其中，Ｏ算子ａｓａ）ｉａｎＬＧ
收稿日期：０６Ｉ —Ｉ２０ＩＩ作● 筒介：盂飞（９６一）男，读博士；１７，在孙鹏（９３一）１７，
ＡｐｌｉｇＢ－ｐｉｅＦｎｔｎｐｙｎＳｌｕｃｉｎｏ
ＭＥＮＧＦｅ，ＳｉＵＮ，ＷＡＮＧｈ－ｈｎＺＨＡＮＧＨｅｘｎＰｅＳｉｃｅｇ，－ｉ
（ｈｅｏｄＡｔｌｙＥｇｅｒｇＣｌｇ，ｉａｈａｘ７０２，ｈａＴｅＳｃｎｒｌｒｎｉｅｎｏｅｅＸ ’ｎＳａｎｉ１０５Ｃｉ）ｉｅｎｉｌｎ

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。

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万方数据
万方数据
第１２期管力明，等：基于改进Ｉ，ＯＧ算子的图像边缘检测方法·１１５·
图１不同边缘检测算法仿真结果
图２Ｃａｎｎｙ算子和本研究算子仿真比较
４结束语
本研究在分析原ＬＯＧ算子的基础上，提出了一种改进的ＬＯＧ算子，该算子通过引入并计算不同方向极坐标参数的方法，实现图像边缘点的检测，不需要考虑高斯系数盯具体取值对图像处理结果的影响，在实际应用中能对边缘和噪声做出合理的取舍，根据具体的图像自动获得图像边缘点。

研究结果表明，所提算法对图像进行检测时，边缘细节明显，伪边缘相对较少，取得了理想的检测效果。

且该算法较Ｐｒｅｗｉｔｔ算子、Ｃａｎｎｙ算子¨驯等算法均具有明显的优越性。

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［编辑：张翔］万方数据
基于改进LOG算子的图像边缘检测方法
作者：管力明，李磊，林剑， GUAN Li-ming， LI Lei， LIN Jian
作者单位：杭州电子科技大学,机械工程学院,浙江,杭州,310018
刊名：
机电工程
英文刊名：MECHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING MAGAZINE
年，卷(期)：2010,27(12)
1.赵景秀.韩君君.王菁.赵昭一种改进的LoG图像边缘检测方法 2009(3)
2.孙先达.黄其坤.王璞珺Canny算法在岩心图像边缘检测中的应用 2009(2)
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本文链接：/Periodical_jdgc201012028.aspx。