拉普拉斯锐化第38页

数字图像处理-滤波&边缘检测&锐化&RGB转HSI(Matlab)

文章目录数字图像处理-图像增强(Matlab)1、对选定的灰度图像进行反色、线性变换、对数变换等基本处理。（线性变换函数自设）1.1灰度反转1.2线性变换1.3对数变换2、对选定的灰度图像进行直方图均衡化处理，并显示处理前后的直方图。2.1直方图均衡化3、分别在两幅灰度图像中加入一定量的高斯噪声和椒盐噪声，噪声强度自定。然后分别采用3x3的均值滤波和3x3中值滤波对噪声进行处理，显示结果图像，并计

Peter_831·2020-11-01 22:05

OpenCV学习+常用函数记录②：图像卷积与滤波

OpenCV图像卷积2.1图像卷积2.2均值滤波2.3中值滤波2.4高斯模糊2.5Sobel算子2.6拉普拉斯算子2.7Canny边缘检测算法2.8双边滤波2.9锐化滤波最近因项目需要加上自己的兴趣，需要用一些

Arcann·2020-11-01 15:23

OpenCV计算机视觉学习（7）——图像金字塔（高斯金字塔，拉普拉斯金字塔，图像缩放resize函数）

地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice本节学习图像金字塔，图像金字塔包括高斯金字塔，高斯差分金字塔和拉普拉斯金字塔

战争热诚·2020-10-22 15:00

关于黑洞视界的误解

一、什么是黑洞视界早在1798年，皮埃尔·西蒙·德·拉普拉斯根

果壳里的星辰·2020-10-20 15:11

图像增强——数字图像处理（python实现）

图片轮廓不清晰，我们将其锐化即可。下面简单介绍一下处理过程中遇到的问题及解决方法：问题解决方法噪声中值滤

D77_d77·2020-10-15 21:49

【数字图像处理1】直方图均衡化、平滑滤波器、锐化滤波器

一、前言10.10数字图像处理作业，对一张图像进行以下操作：1、直方图均衡化2、用平滑滤波器（均值滤波和中值滤波）过滤图像3、用锐化滤波器（梯度算子和拉普拉斯算子）过滤图像本次作业主要使用Python+

李清焰·2020-10-14 09:19

matlab线性锐化滤波器（图像工程第三章）

线性锐化滤波器利用对应微分的方法可以对图像进行锐化滤波线性锐化滤波器也可用模板卷积来实现，仅中心系数为正，而周围系数均为负值（或相反）Laplace模板x=imread('cat1.gif');f=[-

Thomas_Lbw·2020-10-13 14:15

matlab线性平滑滤波器（图像工程第三章）

空域滤波增强的目的主要是平滑图像或锐化图像平滑滤波器：减弱或消除图像中的高频分量（不影响低频分量）锐化滤波器：减弱或消除图像中的低频分量（不影响高频分量）空域滤波器据其特点分为线性和非线性线性：对观察结果进行线性组合非线性

Thomas_Lbw·2020-10-13 13:51

聚类(part3)--高级聚类算法

谱聚类通常包括3个步骤：利用所有的数据点构造相似图(相似度矩阵)将数据点嵌入一个图拉普拉斯特征向量更加容易发现簇的空间利用一个经典的算法(例如k-均值算法)对嵌入数据进行划

安财小山羊·2020-10-11 09:46

态度强硬：莱斯特扣马赫雷斯薪水

如若事情属实，这就意味着球员和俱乐部的关系进一步尖锐化。同时，这也让人感觉俱乐部的做法不近人情。

一个人的尝试·2020-10-10 14:55

传递函数、拉普拉斯变换的方便理解

拉普拉斯变换的重大意义将时域的卷积运算转为到复频域（S域）的乘积运算。因为拉普拉斯变换包含傅里叶变换，比傅里叶变换应用范围更广，所以转换一般转为S域内进行卷积，后将结果反变换回时域。

xianglong7273·2020-10-10 11:40

自动控制原理-第1章-绪论

研究手段：现代数学分析工具拉普拉斯变换和传递函数-经典控制理论矩阵理论等工程数学-现代控制理论二、自动控制理论的发展自动控制理论的产生和发展是和工业技术的发展紧密相联。

东南第一美男子·2020-10-08 18:08

[Python图像处理] 二十九.MoviePy视频编辑库实现抖音短视频剪切合并操作

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用

Eastmount·2020-10-06 21:43

python实现模糊操作

GaussianBlur函数（五）方框滤波------boxFliter函数（六）双边滤波------bilateralFilter()函数（七）自定义模糊filter2D（1）介绍（2）实现中值模糊（3）实现锐化处理

山那边不是山·2020-09-23 10:00

深度学习：卷积神经网络中的卷积核

比如说：可以发现同样是锐化，下图5x5的卷积核要比上图3x3的卷积核效果细腻不少。说了这么多，我只想说明，（1）原始图像通

Allen Chou·2020-09-20 11:46

拉普拉斯金字塔分解及图像融合

单图像求高斯金字塔和拉普拉斯金字塔高斯金字塔设高斯金字塔第l层图像Gl所做操作：即当前层是上一层的高尺度图像先高斯滤波，再降采样。下采样过程这里，N为层数。Rl为l层行数。

rrr2·2020-09-17 12:08

探索贝叶斯

探索贝叶斯“概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来”——拉普拉斯相关概念联合概率联合概率指的是包含多个条件且所有条件同时成立的概率，记作P(X=a,Y=b)P(X=a,Y=b)P(X=a,Y=b)或P

s_tatic_·2020-09-17 12:16

5.4.4 边缘检测-拉普拉斯算子

拉普拉斯算子是一个二阶边缘算子，即梯度的散度。拉普拉斯算子的实现也是通过模板实现。常用的拉普拉斯模板定义如下：拉普拉斯算子计算图像的二阶导数，对于图像噪声比较敏感。

JayneYJ·2020-09-17 08:54

Python+OpenCV图像处理（十二）—— 图像梯度

拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。

weixin_33834679·2020-09-17 00:03

Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔图像梯度 Canny算法边缘提取

文章目录一、图像金字塔二、图像梯度1.Sobel算子2.Scharr算子3.拉普拉斯算子三、Canny算法边缘提取一、图像金字塔图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构

叶庭云·2020-09-16 22:50

朴素贝叶斯算法对文本的分类

在C类中，总共8个词，有5个c2.为了防止像tokyo这种为零的情况，因此引入拉普拉斯平滑系数8是在C中所有词个数，6是在所有特征词个数，一个类别只算一次API代码实现fromsklearn.datasetsimportfetch

cccccccaaaaaaaaa·2020-09-16 22:57

PHP 图片处理

图片处理函数功能：缩放、剪切、相框、水印、锐化、旋转、翻转、透明度、反色处理并保存历史记录的思路：当有图片有改动时自动生成一张新图片1、转Base64编码/***获取图片的Base64编码(不支持url

·2020-09-16 12:09

贝叶斯网络、拉普拉斯平滑

本总结是是个人为防止遗忘而作，不得转载和商用。说明：前置知识是朴素贝叶斯，这个我以总结，地址是：http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/50680908复习：一个贝叶斯的例子啊，上去就说例子？是啊，这个是再次总结，前置知识看我的上一篇总结，这里不再赘述。背景：如上图所示，现在你面前有两个信封，一个信封里有1美元，另一个没有，然后有1美元

血影雪梦·2020-09-16 06:33

朴素贝叶斯分类和拉普拉斯平滑(拉普拉斯处理 laplace smoothing)

weixin_33843947·2020-09-16 06:08

拉普拉斯平滑处理 Laplace Smoothing

拉普拉斯的理论支撑为了解决零概率的问题，法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法估计没

weixin_30294295·2020-09-16 06:24

STM32F103+ov7670的简单图像处理

然后我自己用骑飞的板子做过简单的灰度化、二值化、拉普拉斯得边界，简单的寻找已知目标，meanshift等等，后来还做了下怀旧色、复古色的滤镜切换

BFSTL·2020-09-16 06:21

数字图像处理编成入门笔记——第三章图象的平滑(去噪声)、锐化

3.1平滑1.定义：平滑又叫去噪声或低通滤波。在灰度连续变化的图象中，如果出现了与相邻象素的灰度相差很大的点，比如说一片暗区中突然出现了一个亮点，这样的点就叫噪声。而平滑的目标就是消除噪声，使其能于邻近区域的灰度不会相差很大。2.方法：使用模板操作。例如：(3.1)将原图中的每一点的灰度和它周围八个点的灰度相加，然后除以9，作为新图中对应点的灰度。中间的黑点表示中心元素，即用哪个元素做为处理后的元

tlovet1314·2020-09-16 06:43

朴素贝叶斯，Laplace平滑

拉普拉斯平滑在训练集有限的情况下，给定类别，某一特征值出现的条件概率

fxnfk·2020-09-16 05:38

图像处理的三个基本操作——灰度化、锐化、平滑

什么是图像处理？我的理解是，图像处理即就是对图像的各个像素点进行处理。一、灰度化灰度化，也就是黑白化，就是将图像进行黑白处理，使其失去色彩。而从像素点出发，就是使各个像素点的三种颜色分量R、G、B的值相同。常用的黑白化的方法有三种：第一种是最大值法(Maximum)：R=G=B=Max(R,G,B)，这种方法处理后灰度图象的亮度会偏高，不建议采用。第二种就是平均值法(Average)：R=G=B=

blank4569·2020-09-16 05:46

朴素贝叶斯拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）

转自：https://blog.csdn.net/qq_25073545/article/details/78621019拉普拉斯平滑（LaplaceSmoothing）又被称为加1平滑，是比较常用的平滑方法

hhsh49·2020-09-16 05:16

通过放置零极点设计滤波器

bode指令绘制波特图时候是针对的H（jw）频率特性方程的，通常用来计算由微分方程变换而来的的传输函数的幅频特性，如电路传输方程的写法Ls、1/Cs、R等，其中s=δ+jw，δ=0时即傅里叶变换，对应拉普拉斯变

半截木头渡海洋·2020-09-15 19:01

图卷积神经网络课程笔记（一）——谱域图卷积（Spectral）背景知识及经典模型

其中背景知识先摆出结论，之后通过提问题的方式循序渐进引出各种知识点，如图谱卷积定理、傅立叶变换、拉普拉斯矩阵等；经典的图谱卷积模型有SCNN、ChebNet、GCN。欢迎各位前辈们指出问题，一起交流。

打野的蔡文姬·2020-09-15 19:28

二维离散傅里叶变换性质

1.线性性质（加法定理）：2.比例性质（相似性定理）3.可分离性：4.空间位移(位移定理)：5.频率位移：6.周期性：7.共轭对称性：8.旋转不变性：9.平均值：10.卷积定理：11.相关定理：12.拉普拉斯函数

landi111·2020-09-15 18:13

学习笔记(04):数字成像系统-锐化

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/6234/117425?utm_source=blogtoedu

CHENSHUAI1998·2020-09-15 16:52

ps笔记

取消选区alt+del用前景色填充颜色ctrl+del用背景色填充颜色alt+shift复制移动enter确定滤镜、扭曲、切变3.画布机理效果滤镜字画面特效处理中的应用艺术滤镜纹理化4.绘画效果艺术效果锐化效果色彩调整图层混合模式及图层透明度

wy54920my·2020-09-15 12:12

混沌笔记-1

量子力学质疑微观世界的物理因果律，而混沌理论则紧接着否定了包括宏观世界拉普拉斯（Laplace）式的决定型因果律。

superdont·2020-09-15 11:25

电子与通信的专业复试Q&A

历年题比较说明LTI系统时域分析方法（卷积积分），频率分析方法（傅里叶变换）和复频域分析方法（拉普拉斯变换）的异同点？简要说明LTI系统的分析思想？

w要变强·2020-09-15 08:18

常用降维方法

一、拉普拉斯特征映射(LaplacianEigenmaps,LE)(1)特点非线性的降维方法降维的同时保留局部近邻节点的信息属于流形学习(2)目标函数未添加限制条件:添加限制条件并简化后:(3)需求解的特征方程

zlsjsj·2020-09-15 06:21

拉普拉斯图像融合

常见的两种图像金字塔：高斯金字塔（Gaussianpyramid):向下采样图像拉普拉斯金字塔（Laplacianpyramid)：用来从金字塔低层图像中向上采样重建一个图像。

Luts·2020-09-15 06:39

OpenCV Using Python——构造方向可控金字塔

和高斯金字塔或拉普拉斯金字塔相比，方向金字塔除了分解尺度子带以外，还会分解方向子带。为什么需要用方向子带呢？因为在图像匹配等应用场合中，尺度变化外加旋转操作计算量很大。

灰巧克力爱松露·2020-09-15 05:49

论文笔记二：《A Tutoral on Spectral Clustering》

首先谱聚类是非常流行的一种聚类，比一般的k_means效果要好，不仅如此，谱聚类里包含很多很有用的知识值得学习，比如拉普拉斯图和一些很好的思想，下面简单记录一下对于这篇论文的笔记。

dijiang0473·2020-09-15 04:52

OpenCV(十四)：如何用OpenCV-python3实现Sobel算子

拉普拉斯算子可以使用二阶导数的形式定义,设其离散实现类似于二阶Sobel导数。

有一种黑暗来自光·2020-09-14 16:55

利用拉普拉斯算子进行图像的锐化

基于OpenMV平台进行开发程序结构的主要特点：1.利用卷积运算图像锐化的结果：程序代码：importsensor,image,timekernel_size=1#kernelwidth=(size*2

long19960208·2020-09-14 14:47

图像处理算法基础（五）---拉普拉斯变换自实现与opencv对比

最近做了几个平滑锐化的程序效果都是比opencv差一些，猜测opencv应该加了一些效果优化。拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。

Einstein_liu·2020-09-14 14:30

OpenCV-Python（Laplacian算子）

Laplacian函数可以计算出图像经过拉普拉斯变换后的结果Laplacian算子图像中的边缘区域，像素值会发生“跳跃”，对这些像素求导，在其一阶导数在边缘位置为极值，这就是Sobel算子使用的原理——

luosiwu_2x7·2020-09-14 14:56

【转载】OpenCV-Python系列之拉普拉斯算子(二十四）

二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基础

尼妮妮·2020-09-14 13:01

【转载】OpenCV-Python系列之Canny边缘检测(二十五）

上一个教程中我们谈到的拉普拉斯算子本质上属于图像的边缘检测，但是我们同时也看到，拉普拉斯算子有一定的局限性，对于复杂图像的边缘检测有些力不从心，本次我们将介绍一个在OpenCV中有着决定性地位的边缘检测