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的算法，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 同时，我们也
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2024-07-26 17:14:18
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拉普拉斯算子进行图像增强，以及算法优化 环境：vs2017 + OpenCV3.4.1 步骤： （1）新建工程LapFilter （2）确定项目阶段 （3）FFT变换部分w = getOptimalDFTSize(gray_image.cols);//将输入图像延展到最佳尺寸，用0填充
h = getOptimalDFTSize(gray_image.rows);//将输入图像延展到最佳尺寸，用
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2024-04-10 08:41:05
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文章目录1. 拉普拉斯算子2. 月球图像3. 代码实现4. 遇到问题5. 附代码： 1. 拉普拉斯算子Laplace算子是一种各向同性算子，二阶微分算子，在只关心边缘的位置而不考虑其周围的象素灰度差值时比较合适。Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈，因此只适用于无噪声图象。存在噪声情况下，使用Laplacian算子检测边缘之前需要先进行低通滤波。所以，通常的分割算法都是
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2024-02-27 10:37:06
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数学基础 拉普拉斯算子，二阶微分线性算子，为什么上来就学二阶微分算子，前文说过，与一阶微分相比，二阶微分的边缘定位能力更强，锐化效果更好，所以我们来先学习二阶微分算子，使用二阶微分算子的基本方法是定义一种二阶微分的离散形式，然后根据这个形式生成一个滤波模板，与图像卷积。 各向同性滤波器，图像旋转
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2024-08-18 15:31:21
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一，题目一、利用拉普拉斯滤波器进行锐化处理 1.分别用MATLAB自带的拉普拉斯滤波器以及手工指定的拉普拉斯滤波器来对MATLAB自带的“moon.tif”图像进行锐化处理。 实验原理： 增强问题常常需要工具箱外的滤波器。拉普拉斯算子就是一个很好的例子。工具箱提供了一个大小为33的拉普拉斯滤波器，其中心为-4。通常，若希望得到更加清晰的图像，则需要使用中心为-8、其它值均为1的33等改进的拉普拉斯
数学基础 拉普拉斯算子，二阶微分线性算子，为什么上来就学二阶微分算子，前文说过，与一阶微分相比，二阶微分的边缘定位能力更强，锐化效果更好，所以我们来先学习二阶微分算子，使用二阶微分算子的基本方法是定义一种二阶微分的离散形式，然后根据这个形式生成一个滤波模板，与图像卷积。 各向同性滤波器，图像旋转
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2024-08-16 16:27:07
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主要内容：图像的表示----介绍图像是如何表示的，以及所有基本操作的作用对象高斯滤波-----滤波操作的原理与应用图像金字塔-----高斯和拉普拉斯边缘检测-----Sobel算子和Laplace算子 1、图像的表示 图像是由一个个的像素表示的，一个图像的像素点可以用 (x,y) 来表示位置，v来表示像素值（灰度图像
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2024-01-05 23:45:21
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最近在做图像清晰度检测的时候，用到了Laplacian算子，所以系统整理下这方面的相关知识。Laplacce算子是一种各向同性算子，二阶微分算子，在只关心边缘的位置而不考虑其周围的象素灰度差值时比较合适。Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈，因此只适用于无噪声图象。存在噪声情况下，使用Laplacian算子检测边缘之前需要先进行低通滤波。所以，通常的分割算法都是把Lapl
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2024-05-31 11:48:21
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图像边缘检测的概念和大概原理可以参考我的另一篇博文，链接如下：拉普拉斯算子是最简单的各向同的性二阶微分算子，具有旋转不变性。根据函数微分特性，该像素点值的二阶微分为零的点为边缘点。这样就实现了边缘检测。利用拉普拉斯算子作边缘检测前最好先对图像作一个高斯滤波（高斯滤波见博文），效果会好不少。为什么效果会好不少？边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶微分操作，但导数通常对噪声很敏感，所以边缘检测
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2024-02-29 14:58:24
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A=imread('1.jpg'); B=imread('2.jpg'); C=imread('3.jpg'); D=imread('4.jpg'); F1=imread('5.jpg'); A_a = double(A)/255; B_b = double(B)/255; C_c= double(A)/255; D_d = double(B)/255; ori_A=A; ori_B=B;
原创
2014-03-13 21:34:00
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拉普拉斯变换的定义和收敛域笔者复习时着重强调概念和定义的感性认知，这里只包括拉普拉斯变换的定义和收敛域。拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换的定义来源于傅里叶变换的定义 首先给出傅里叶变换的公式这一对公式的存在是有条件的，即对f(t)是有条件的，要求其绝对可积（必要非充分） 而对于一些绝对不可积信号，他们是一定不存在傅里叶变换的，但是这些信号经过自身与指数信号的衰减信号的乘积得到的新的信号是满足绝对可积
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2023-10-13 23:28:58
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1.拉普拉斯(Laplacian)算子1.1基础介绍最简单的各向同性导数算子是拉普赖斯算子，其具有旋转不变性，对于两个变量的函数,其定义为,以离散形式表示上述公式为：<br/>x方向有：$\frac{\partial ^2f}{\partial x ^2} = f(x+1, y) + f(x-1, y) - 2f(x,y） = (f(x+1, y) -f(x,y)) - (f(x,y)
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2024-03-20 08:07:30
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拉普拉斯变换的定义和收敛域笔者复习时着重强调概念和定义的感性认知，这里只包括拉普拉斯变换的定义和收敛域。拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换的定义来源于傅里叶变换的定义 首先给出傅里叶变换的公式这一对公式的存在是有条件的，即对f(t)是有条件的，要求其绝对可积（必要非充分） 而对于一些绝对不可积信号，他们是一定不存在傅里叶变换的，但是这些信号经过自身与指数信号的衰减信号的乘积得到的新的信号是满足绝对可积
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2023-10-13 23:28:58
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1.边缘检测 （1）Roberts边缘算子 (2)Sobel算子 (3)Prewitt算子 (4)拉普拉斯（Laplacian）算子 (5)LOG（Laplacian-Gauss）算子 （6)坎尼（Canny）算子 （7）利用霍夫（Hough）变换图像分割技术图像分割是把图像分割成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像的某些部分感
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2024-03-18 07:01:06
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同一图像具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔（因为它们被保存在堆叠中，底部最大图像，顶部最小图像看起来像金字塔）。 图像金字塔应用于处理同一图像的不同分辨率的图像。 图像金字塔操作的是图像的像素问题。 1、学习目标 如何使用Python和OpenCV的Image Pyramids。 使用图像金字塔 来做图像缩放 2、使用的函数方法 图像金字塔有两种。 1）高斯金字塔： cv2.pyrDown（）
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2024-05-28 11:28:58
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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。简要介绍一下原理： 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。我们知道，一个函数的一阶微分描述了函数图像是朝哪里变化
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2023-11-02 09:47:39
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# 如何实现Python拉普拉斯增强
## 1. 流程概述
在实现Python拉普拉斯增强的过程中，你需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 数据预处理
数据预处理 --> 拉普拉斯增强
拉普拉斯增强 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 2. 步骤及代码示例
###
原创
2024-05-18 04:36:30
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拉普拉斯变换是一种数学积分变换，用于将一个连续时间函数变换为复平面上的函数。它以法国数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯（Pierre-Simon Laplace）的名字命名。拉普拉斯变换（Laplace Transform）是工程数学中常用的一种积分变换，又名拉氏变换。它是一个线性变换，可将一个有参数实数t（t≥ 0）的函数转换为一个参数为复数s的函数。这种变换在许多工程技术和科学研究领域中有着广泛的应
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2024-06-25 18:41:06
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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。简要介绍一下原理： 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。我们知道，一个函数的一阶微分描述了函数图像是朝哪里变化
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2024-01-27 21:31:25
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拉帕拉斯变换用来检测物体的边缘信息。 在图像平坦（灰度值无变换的区域），拉普拉斯滤波后的图像在该区域的强度值为0.在图像灰度值剧烈变换的区域（边缘），拉普拉斯滤波后的图像的强度值（绝对值）相对较大。 物体边缘一般在强度值的零交点（注意：并不是在强度值为0的点，而是在强度值从正变换到负，或从负变换到正的过程中，隐含存在的为0的亚像素级的点）。拉普拉斯变换变换可用于图像增强（原图像减去拉普拉斯变换的图
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2023-10-08 09:14:35
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