Image processing Canny边缘检测与对数差分

Canny边缘检测器和LoG（拉普拉斯高斯）在诊断图像处理中有什么区别？？我对数字图像处理一无所知。。如果有人能告诉我区别，我将不胜感激。感谢和问候。

这两种算法都可以检测图像中的显著特征。Canny边缘检测在输入图像中查找边缘。不过，日志会在图像中查找斑点，它通过在多个比例上考虑同一图像（通过反复缩小图像）来完成此操作。然而，这两种算法都经常用于检测图像中的显著点

对于实际算法的差异，你应该查阅教科书或维基百科

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计算机视觉通常需要图像中的一组显著点，例如比较图像、检测对象等。然而，在所有情况下都没有最佳的显著点检测方法。Canny和LoG都是检测显著点的方法，但哪种方法效果更好取决于具体情况。

Canny边缘检测器基于图像的一阶导数（x和y方向的Sobel掩模卷积）。导数的大小如下所示：

您可以看到，使用此操作，可以通过具有高值（白色）的像素来识别线。然后，canny算法还将应用非最大值抑制和线跟踪（参见维基百科）

然而，高斯算子的拉普拉斯算子基于图像的二阶导数。该操作员的响应如下所示：

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日志操作符的最高响应将位于图像中类似blob的结构的中心（与日志内核大小相同）。使用对数运算符，可以通过拐点（零交叉点），而不是通过在图像中找到高震级来识别直线。你可以看到每条线的一边是黑色的，另一边是白色的。基于二阶导数，它对噪声非常敏感

什么是图像的一阶导数和二阶导数？