Laplacian of Gaussian Operator是用于边缘检测的算子,
其形状如一个墨西哥草帽。
相关的资料很多，本文不赘述，这里谈谈它的卷积模板，常用的卷积模板有
这两个模板是怎么得出的呢？
经过一番调查，得出一些结论。
以下是个人观点，总结为：
1. 卷积模板都是由整数元素构成的矩阵。卷积是乘法运算的累积，整数乘法比浮点数效率高。
2. 该卷积模板具有最大的对称性。表现为其不只是检测某一个方向的边缘，而是所有可能的方向的边缘。
3. 该卷积模板的所有元素和为0，即如果是平滑的纹理，也不应该被检测出来。
4. 实际上卷积模板里的整数是近似值，是一种逼近后的结果，它不是简单地round，floor或ceiling函数处理后的结果，需要考虑2和3的约束。也许你会说这样做与LoG函数给出的数值不精确成比例，但实际上这关系不大。上图中左边是使用的高斯标准差为0.5，右边的使用的高斯标准差为1.0，逼近后的结果。