原文:图像处理-拉普拉斯算法

一 引言 图像锐化处理的作用是使灰度反差增强,从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算,因此可以对图像进行逆运算,如微分运算能够突出图像细节,使图像变得更为清晰。由于拉普拉斯是一种微分算子,它的应用可增强图像中灰度突变的区域,减弱灰度的缓慢变化区域。 二 卷积算法 . 卷积原理 因此,锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理,产生描述灰度突变的图像,再将拉普拉斯图 ...

2017-08-01 17:48 0 5322 推荐指数:

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图像处理-线性滤波-2 图像微分(1、2阶导数和拉普拉斯算子)

更复杂些的滤波算子一般是先利用高斯滤波来平滑,然后计算其1阶和2阶微分。由于它们滤除高频和低频,因此称为带通滤波器(band-pass filters)。 在介绍具体的带通滤波器前,先介绍必备的图像微分知识。 1 一阶导数 连续函数,其微分可表达 ...

Thu Oct 20 18:01:00 CST 2016 0 5603
OpenCV-跟我一起学数字图像处理拉普拉斯算子

Laplace算子和Sobel算子一样,属于空间锐化滤波操作。起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异,下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波,并对OpenCV中提供的Lap ...

Sat Sep 26 21:16:00 CST 2015 1 38748
图像增强算法(直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换)

一、图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等。图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主。一般的算法流程 ...

Fri Aug 04 01:10:00 CST 2017 0 10459
基础图像处理之混合空间增强——(Java:拉普拉斯锐化、Sobel边缘检测、均值滤波、伽马变换)

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 ...

Sun Jan 28 08:26:00 CST 2018 4 4198
拉普拉斯平滑

  假设我们在做一个抛硬币的实验,硬币出现正面的概率是\(\theta\)。在已知前\(n\)次结果的情况下,如何推断抛下一次硬币出现正面的概率呢?  当\(n\)很大的时候,我们可以直接统计正 ...

Fri Aug 19 07:09:00 CST 2016 0 2822
拉普拉斯变换

拉普拉斯变换 由于古典意义下的傅里叶变换存在的条件是\(f(t)\)除了满足狄拉克雷条件以外,还要在\((-\infty,\infty)\)上绝对可积,许多函数都不满足这个条件。在很多实际问题中,存在许多以时间 \(t\) 为自变量的函数,这些函数根本不需要考虑\(t<0\)的情况 ...

Sat Sep 26 23:43:00 CST 2020 0 1629
 
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