2、拉普拉斯金字塔融合 　　图像金字塔方法的原理是：将参加融合的的每幅图像分解为多尺度的金字塔图像序列，将低分辨率的图像在上层，高分辨率的图像在下层，上层图像的大小为前一层图像大小的1/4。层数为0,1,2……N。将所有图像的金字塔在相应层上以一定的规则融合，就可得到合成金字塔，再将该合成金字塔 ...

https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79321200 ...

转自：https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356，感谢分享！ 在机器学习、多维信号处理等领域，凡涉及到图论的地方，相信小伙伴们总能遇到和拉普拉斯矩阵和其特征值有关的大怪兽。哪怕过了这一关，回想起来也常常一脸懵逼 ...

　　概念 零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是 $0$ 。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到，就被认为该事件一定不可能发生（即该事件的概率为 $0$ ）。 　　拉普拉斯平滑(Laplacian ...

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 边缘计算void ...

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Laplacian函数进行一些说明。 数学原理 离散函数导数 离散函数的导数退化成了差分，一维一阶 ...

原文地址：https://www.jianshu.com/p/f864bac6cb7a 拉普拉斯矩阵是图论中用到的一种重要矩阵，给定一个有n个顶点的图 G=(V,E)，其拉普拉斯矩阵被定义为 L = D-A，D其中为图的度矩阵，A为图的邻接矩阵。例如，给定一个简单的图，如下（例子 ...

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 ...