: 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 代碼如下: 主要注意以下幾點:1.拉普拉斯微分處理后,有些點像素值為負值,所 ...
前言 在圖像增強中,平滑是為了消除圖像中噪聲的干擾,或者降低對比度,與之相反,有時為了強調圖像的邊緣和細節,需要對圖像進行銳化,提高對比度。圖的邊緣是指在局部不連續的特征。原理 拉普拉斯銳化圖像是根據圖像某個像素的周圍像素到此像素的突變程度有關,也就是說它的依據是圖像像素的變化程度。我們知道,一個函數的一階微分描述了函數圖像是朝哪里變化的,即增長或者降低 而二階微分描述的則是圖像變化的速度,急劇增 ...
2022-01-14 20:27 0 1445 推薦指數:
: 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 代碼如下: 主要注意以下幾點:1.拉普拉斯微分處理后,有些點像素值為負值,所 ...
圖像銳化算法(Image sharpening):拉普拉斯增強和Unsharp Masking(附代碼) \(y(m,n)=x(m,n)+\lambda*z(m,n)\) 其中\(x(m,n)\)是處理前圖片,\(y(m,n)\)是銳化后,\(z(m,n)\)代表增強圖像的邊緣和細節(高頻部分 ...
轉自:https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356,感謝分享! 在機器學習、多維信號處理等領域,凡涉及到圖論的地方,相信小伙伴們總能遇到和拉普拉斯矩陣和其特征值有關的大怪獸。哪怕過了這一關,回想起來也常常一臉懵逼 ...
概念 零概率問題:在計算事件的概率時,如果某個事件在觀察樣本庫(訓練集)中沒有出現過,會導致該事件的概率結果是 $0$ 。這是不合理的,不能因為一個事件沒有觀察到,就被認為該事件一定不可能發生(即該事件的概率為 $0$ )。 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 邊緣計算void ...
今天閑着無聊,做了一下用拉普拉斯算子銳化圖片。 網上找了一副月球面的圖片。 居然這和 某教材上的實例圖片一樣,這就是人家銳化后的圖片。 所以我先對這張圖片進行了高斯模糊。 這樣細節就是不是很明顯了。 現在就用拉普拉斯算子提取細節。我采用的算子有以下兩個 (0,1,0,1 ...
Laplace算子和Sobel算子一樣,屬於空間銳化濾波操作。起本質與前面的Spatial Filter操作大同小異,下面就通過Laplace算子來介紹一下空間銳化濾波,並對OpenCV中提供的Laplacian函數進行一些說明。 數學原理 離散函數導數 離散函數的導數退化成了差分,一維一階 ...
原文地址:https://www.jianshu.com/p/f864bac6cb7a 拉普拉斯矩陣是圖論中用到的一種重要矩陣,給定一個有n個頂點的圖 G=(V,E),其拉普拉斯矩陣被定義為 L = D-A,D其中為圖的度矩陣,A為圖的鄰接矩陣。例如,給定一個簡單的圖,如下(例子 ...