image-processing - キャニーエッジ検出とLoGの違い

Question

対数画像処理におけるキャニーエッジ検出器とLoG（ガウスのラプラス）の違いは何ですか？私はデジタル画像処理にまったく慣れていません..誰かが私に違いを教えてくれたらありがたいです。よろしくお願いします。

Answer 1

キャニーエッジ検出器は、画像の一次導関数に基づいています（xおよびy方向のソーベルマスク畳み込み）。導関数の大きさは次のようになります。

この操作では、高い値（白）のピクセルで線を識別できることがわかります。その後、キャニーアルゴリズムは非最大抑制とライントレースも適用します（ウィキペディアを参照）。

ただし、ガウス演算子のラプラシアンは、画像の2階導関数に基づいています。この演算子の応答は次のようになります。

LoGオペレーターの最高の応答は、画像内のブロブのような構造の中心にあります（LoGカーネルと同じサイズ）。線は、LoG演算子を使用して、画像内の高輝度を見つけるのではなく、変曲点（ゼロ交差）によって識別できます。各線が片側が暗く、反対側が白であることがわかります。二次導関数に基づいて、それはノイズに非常に敏感です。

Answer 2

どちらも、画像内の顕著な特徴を検出するためのアルゴリズムです。キャニーエッジ検出は、入力画像のエッジを探します。ただし、LoGは画像内のブロブを探します。これは、同じ画像を複数のスケールで検討することによって（画像を繰り返し縮小することによって）行います。ただし、どちらも画像内の顕著な点を検出するために頻繁に使用されるアルゴリズムです。

実際のアルゴリズムの違いについては、教科書またはウィキペディアを参照してください。

コンピュータビジョンでは、たとえば画像の比較やオブジェクトの検出などのために、画像内に一連の顕著な点が必要になることがよくあります。ただし、すべての場合に最適な突出点検出の方法はありません。CannyとLoGはどちらも顕著なポイントを検出するためのアプローチですが、どちらがより適切に機能するかは状況によって異なります。