摘自 https://blog.csdn.net/beiyangdashu/article/details/49300479 和 https://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix 定义 给定一个由n个顶点的简单图G,它的拉普拉斯矩阵定义为: L ...
原文地址:https: www.jianshu.com p f bac cb a 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 例子来自wiki百科 : 把此 图 转换为邻接矩阵的形式,记为A: 把W的每一列元素加起来得到N个数,然后把它们放在对角线上 其它地方都 ...
2019-11-09 23:16 0 292 推荐指数:
摘自 https://blog.csdn.net/beiyangdashu/article/details/49300479 和 https://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix 定义 给定一个由n个顶点的简单图G,它的拉普拉斯矩阵定义为: L ...
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 ...
拉普拉斯矩阵(Combinatorial Laplacian) 拉普拉斯矩阵(Laplacian matrix)也叫做导纳矩阵、基尔霍夫矩阵或离散拉普拉斯算子,主要应用在图论中,作为一个图的矩阵表示。 给定一个有 $n$ 个顶点的图 $G$,它的拉普拉斯矩阵: $L=D-A ...
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 ...
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 ...
一、拉普拉斯融合基本步骤 1. 两幅图像L,R,以及二值掩模mask,给定金字塔层数level。 2. 分别根据L,R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔(层数为level),并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像(尺寸最小的图像,第level+1层): 拉普拉斯残差金字塔构建方法 ...