高斯拉普拉斯边缘检测算子（LOG）

来源：互联网发布：mac itunes 制作铃声编辑：程序博客网时间：2024/04/28 17:33

图像边缘可表示为一阶过极点或二阶过零点.
拉普拉斯算子表示为d2f = a2f / a2x + a2f / a2y
由于噪声点对边缘检测影响较大，所以由高斯滤波和拉普拉斯算子结合，形成高斯拉普拉斯算子。
由高斯函数根据拉普拉斯算子的公式求导可得
这里写图片描述
离散化，取sigma为1.0，则5x5模块为
{0.0175 0.0392 0.0431 0.0392 0.0175
0.0392 0 -0.0965 0 0.0392
0.0431 -0.0965 -0.3183 -0.0965 0.0431
0.0392 0 -0.0965 0 0.0392
0.0175 0.0392 0.0431 0.0392 0.0175}
对其取整，并使总和为0，则
{ -2, -4, -4, -4, -2,
-4, 0, 8, 0, -4,
-4, 8, 24, 8, -4,
-4, 0, 8, 0, -4,
-2, -4, -4, -4, -2 };

#include"cv.h"#include "highgui.h"void LOG(CvMat* gray, CvMat* edge);int main(){    IplImage *src = cvLoadImage("flower.jpg",1);    const int width = src->width;    const int height = src->height;    CvMat *gray = cvCreateMat(height, width, CV_8UC1);    cvCvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);    CvMat *edge = cvCreateMat(height, width, CV_8UC1);    LOG(gray, edge);    cvShowImage("SRC", src);    cvShowImage("GRAY", gray);    cvShowImage("LOG", edge);    cvWaitKey(0);    cvCvtColor(gray, src, CV_GRAY2BGR);    cvSaveImage("GRAY.bmp", src);    cvCvtColor(edge, src, CV_GRAY2BGR);    cvSaveImage("EDGE.bmp", src);    cvReleaseMat(&gray);    cvReleaseMat(&edge);    return 0;}void LOG(CvMat* gray, CvMat* edge){    const int width = gray->width;    const int height = gray->height;    cvZero(edge);    CvMat* edgeTemp1 = cvCreateMat(height, width, CV_16SC1);    cvZero(edgeTemp1);    int Template1[25] =  { -2, -4, -4, -4, -2,                          -4,  0,  8,  0, -4,                          -4,  8,  24, 8, -4,                          -4,  0,  8,  0, -4,                          -2, -4, -4, -4, -2 };    for (int j = 2; j < height - 2; j ++)    {        int* edgeTemp1Data = (int*)(edgeTemp1->data.ptr + j * edgeTemp1->step);        uchar* edgeData = (uchar*)(edge->data.ptr + j * edge->step);        for (int i = 2; i < width - 2; i ++)        {            for (int k = 0; k < 5; k ++)            {                for (int l = 0; l < 5; l ++)                {                    edgeTemp1Data[i] += Template1[5 * k + l] * ((uchar*)(gray->data.ptr + (j + k - 2) * gray->step))[i + l - 2];                    if (abs(edgeTemp1Data[i]) > 255)                    {                        edgeData[i] = 255;                    }                    else                    {                        edgeData[i] = abs(edgeTemp1Data[i]);                    }                }            }        }    }    cvReleaseMat(&edgeTemp1);}

源图，灰度图和效果图如下所示：
这里写图片描述

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