【画像処理】DoGフィルタの原理・特徴・計算式

この記事では、画像処理におけるDoGフィルタの原理・特徴・計算方法についてまとめました。

DoGフィルタとは

DoG(Difference of Gaussian)とは、 $\sigma$ の値が異なる2つのガウシアンフィルタ画像の差分です。
この差分画像（DoG画像）を作成するフィルタをDoGフィルタといいます。

DoGフィルタは、LoGフィルタと処理が似ています。
また、計算量も小さいため、LoGフィルタの代わりに用いられます。

DoGフィルタの式は次のようになります。

(1) $\begin{eqnarray*} DoG(x, y)=G(x, y, \sigma_1)-G(x, y, \sigma_2) \end{eqnarray*}$

ここで、 $G(x, y, \sigma_1), G(x, y, \sigma_2)$ は標準偏差 $\sigma$ の値が異なる2つのガウシアン画像です。