： 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 代码如下： 主要注意以下几点：1.拉普拉斯微分处理后，有些点像素值为负值，所 ...

图像锐化算法(Image sharpening):拉普拉斯增强和Unsharp Masking(附代码) \(y(m,n)=x(m,n)+\lambda*z(m,n)\) 其中\(x(m,n)\)是处理前图片,\(y(m,n)\)是锐化后，\(z(m,n)\)代表增强图像的边缘和细节(高频部分 ...

今天闲着无聊，做了一下用拉普拉斯算子锐化图片。 网上找了一副月球面的图片。 居然这和 某教材上的实例图片一样，这就是人家锐化后的图片。 所以我先对这张图片进行了高斯模糊。 这样细节就是不是很明显了。 现在就用拉普拉斯算子提取细节。我采用的算子有以下两个 (0,1,0,1 ...

前言 　　在图像增强中，平滑是为了消除图像中噪声的干扰，或者降低对比度，与之相反，有时为了强调图像的边缘和细节，需要对图像进行锐化，提高对比度。图的边缘是指在局部不连续的特征。原理 　　拉普拉斯锐化图像是根据图像某个像素的周围像素到此像素的突变程度有关，也就是说它的依据是图像像素的变化程度 ...

1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子，可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y ...

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道，里面涉及到了很多的基础图像处理的算法，今天，就专门借用其中一个混合空间增强的案例，来将常见的几种图像处理算法集合起来，看能发生什么样的化学反应 首先，通过一张图来看下，我们即将需要完成的工作目标 ...

img = cv2.imread(r'F:\python\work\cv_learn\clipboard.png',1) cv2.imshow('input',img) kernel = np. ...

Opencv拉普拉斯算子——图像增强 ...