高斯差

信息处理 图像处理 离散信号 边缘检测
2022-02-22 17:25:33

我对DoG使用以下公式:

1σ(X22σ2-1.0)e-X22σ2

这个公式和两个高斯函数的差有什么关系?

有人可以告诉我如何在 MATLAB 中对一维信号应用 DoG 吗?我的输入可以被认为是一维实值函数,我应用上面的公式来检测斑点。结果是有意义的,只是我不知道为什么我在相对平坦的区域中得到许多局部最小值(即,该区域中各点的函数值几乎保持不变)。由于我没有足够的信号处理/图像处理背景,我想看看用DoG滤波器卷积后的恒定信号是什么样子的。

1个回答

高斯差(DOG)是输入图像由通常具有不同标准差的两个高斯差的卷积(σ)。这背后的基本思想是捕捉图像中的边缘或梯度,这些边缘或梯度由具有较大的高斯简化的σ 但由较小的高斯保存。这是尺度空间导数的一种形式,它基本上分析图像中不同的频率分量,通过改变σs 的高斯。因此,它就像一个带通滤波器,拒绝输入中的某些频率。

如果我们考虑一个常量图像,其值以高斯均值为中心,DOG 的结果将为零 - 表示没有梯度。试试这个作为基本教程。