Halcon滤波器 laplace 算子

news/2024/7/21 7:29:16 标签: 计算机视觉, 人工智能, 图像处理

Halcon滤波器 laplace 算子

使用laplace 算子对图像进行二次求导,会在边缘产生零点,因此该算子常常与zero_crossing算子配合使用。求出这些零点,也就得到了图像的边缘。同时,由于laplace算子对孤立像素的响应要比对边缘或线的响应更强烈,因此在检测之前应先进行去噪处理。
该算子的原型如下:

laplace (Image: ImageLaplace : ResultType, MaskSize, FilterMask  :  )

其各参数含义如下。
参数1:Image为输入的多通道图像。
参数2:ImageLaplace为输出的laplace图像。
参数3:ResultType为输入的图像的类型。
参数4:MaskSize为输入的滤波器的核的尺寸。默认为3,可选范围是3~39的奇数。
参数5:FilterMask为输入参数,表示 laplace 算子使用的滤波核或掩膜的类型。默认为n_4。
同样以一个小例子进行说明,如图所示,输入图片是图(a)。图(a)为经过laplace 滤波后得到的图像,图(b)为使用zero_crossing 算子进行过零点检测后得到的图像。通过检测图像的二阶导数的零交点,可以得到边缘的位置。
在这里插入图片描述
实现代码如下:

read_image (Image,' data/flower')
laplace (Image, ImageLaplace, 'signed', 11, 'n_8_isotropic')
zero_crossing (ImageLaplace, RegionCrossing)

本例中使用 laplace算子进行边缘的滤波计算,并使用zero_crossing算子进行二阶导数的过零
点检测,检测出来的就是二阶导数为0的点,即边缘的点。


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