Edge Detector ----------Marr Hildreth 算法

先说算法过程

       1. 用Gaussian Filter平滑图像

       2. 求Laplacian 二阶导           Laplacian参考http://blog.csdn.net/traumland/article/details/51077236

       3. 求zero crossing 的点(过零点)

也可以

       1. 先求gaussian的laplasian(Laplacian of the Gaussina,LoG)  当然,  这里也有固定的卷积模板可以代入

       2. 对图像求LoG

就像下面这样           三角号代表Laplacian, g代表gaussian, I 代表image

截图视频来源

youtube , UCF  或

http://crcv.ucf.edu/videos/lectures/2012.php

注意上面这图有个错误,  第一个应该乘g(y)

第二个应该乘g(x),

因为我们求得是二维的Gaussian

如果像上图只能是一维,  

下面的流程图没有错误

和canny比具体怎么样,  我的经验没多少不好说

canny后面还有个滞后的threshold来判断是否为edge 

canny算法        http://blog.csdn.net/traumland/article/details/51075913

         利用了自然界存在的正态分布(gaussian)减少噪点,  使对噪声敏感的laplacian

对edge判断更为准确