使用二阶微分锐化图像（拉普拉斯算子）基本原理及Python实现
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 ...
原文：使用一阶微分对图像锐化
Using First Order Derivatives for Nonlinear Image Sharpening The Gradient 对于函数 x,y , 在坐标 x,y 处的梯度定义为二维列向量 它指出了在位置 x,y 处 的最大变化率的方向。 向量 的幅度值 长度 表示为M x,y ，即 它是梯度向量方向变化率在 x,y 的值。当x,y允许在 中的所有像素位置变化时，M x,y ...
2016-09-25 20:22 0 5349 推荐指数：
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