Edge Detection : Laplacian Gaussian Operator

Edge Detection : Laplacian Gaussian Operator

2차원 미분 연산자 방향성 없이 edge를 추출하는 연산자이다 ㅁ동심 원형 필터이다 ㅁ2은 2차미분, G는 가우스함수를 뜻하며, 이는 가우스함수를 두번 미분했다는 뜻이다 ㅁ+, - 값이 섞여있고, 전체 총합 ∑은 반드시 0이다 ㅁ만약 Gaussian width(표준편차, σ)가 증가하면 어떤 현상이 나타나는가? - blur 처리가 많이 된다(세세하고 자잘한 edge는 표현되지 않는다)=가는 edge는 날려버린다 ㅁ이미지에 서로 다른 Gaussian Filter를 사용하면 각각 다른 크기의 이미지를 얻을 수 있다 - 인간의 눈과 비슷하다 Difference of two Gaussian : DOG Filter ㅁ두 가우스 함수의 차이로 구한 Filter ㅁ똑같은 역할을 한다 ㅁ거의 차이가 없..........

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