拉普拉斯锐化第40页

拉普拉斯算子球面坐标式的推导

转载于:https://www.cnblogs.com/seisjun/p/8127809.html

weixin_30613343·2020-09-10 19:30

有限元笔记8-一维单元二阶偏导的推导

对于拉普拉斯算符Δ，在做弱形式的时候通过格林公式可以将其转换为低一阶的梯度算符∇来进行计算。

飞天狐狸·2020-09-10 18:28

MMD~Maximum Mean Discrepancy 最大均值差异 pytorch&tensorflow代码

如果两个分布的均值和方差都相同的话，它们应该很相似，比如同样均值和方差的高斯分布和拉普拉斯分布。但是很明显，均值和方差并不能完全代表一个分布，这时候我们就需要更高阶的矩来描述一个分布。

sinat_34173979·2020-09-10 17:37

拉普拉斯边缘检测

拉普拉斯算子公式：即用卷积核表示为：在计算时我们往往会先对图像进行高斯滤波以消除噪声而此过程可以通过高斯减去原图*来进行近似为什么拉普拉斯算子可以代表图像梯度方向的二阶导数？

Parisiten·2020-09-10 16:33

拉普拉斯矩阵推导

矩阵形式的推导过程如图向量形式的推导过程详见论文：LaplacianEigenmapsandSpectralTechniquesforEmbeddingandClustering

hhsh49·2020-09-10 13:35

各种深度聚类方法摘要

但是，拉普拉斯算子的特征分解是昂贵的，并且由于聚类结果是特定于图的，因此基于SC的合并方法必须为每个新样本执行新的优化。在本文中，我们提出了

ddana_a·2020-09-10 13:28

Laplace translation 拉普拉斯变换

1．基本理论拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。

andkobe·2020-09-10 12:25

重磅：重要下载内容更新

老鼠集，请回复：1无参考图像质量评价，请回复：2局部拉普拉斯滤波，请回复：3可编辑的《Harris特征提取》PPT，请回复：4完整可编辑的《透视变换》PPT，请回复：5SIFT完整可编辑PPT及代码，请回复

Aoulun·2020-09-10 11:20

拉普拉斯算子从笛卡尔坐标系到圆柱坐标系下的推导过程

总结起来：就是将笛卡尔坐标系下的拉普拉斯算子定义式和圆柱坐标系下拉普拉斯算子定义式之间的关系通过坐标转换对应起来，然后利用待定系数法求解相应的系数就可以了。话不多说，上干货。

学海拾贝·2020-09-10 10:07

PS学习

椭圆选框工具【M】裁剪工具【C】移动工具【V】套索、多边形套索、磁性套索【L】魔棒工具【W】喷枪工具【J】画笔工具【B】像皮图章、图案图章【S】历史记录画笔工具【Y】像皮擦工具【E】铅笔、直线工具【N】模糊、锐化

weixin_34034670·2020-08-26 23:54

Unity Shader·科技感描边效果（利用Robert算子边缘检测）

Robert算子Robert算子，之前被用到了图像增强中的锐化，原因是作为一阶微分算子，Robert简单，计算量小，对细节反应敏感。算子对边缘检测的作用是提供边缘候选

Kirkice·2020-08-26 23:06

眼底图像- 图像边缘检测-拉普拉斯算法

对眼底血管的边缘末梢，需要进行图像锐化，提高对比度。

ytkml2016·2020-08-26 16:55

图像处理与图像识别笔记（六）图像增强3

上一章节中我们讲解了空域滤波的图像增强方法，包括图像的平滑和锐化，本文中，我们首先带来频域滤波的图像增强方法，指在频域中对图像进行变换，需要的基础知识是前述过的图像傅里叶变换，请查看学习。

BJ_BUPT_Cai·2020-08-26 15:08

Opencv图像识别常用的处理算法

img,cv.COLOR_BGR2RGB))defPILImageToCV(image):returncv2.cvtColor(np.asarray(img),cv2.COLOR_RGB2BGR)图片锐化处理

Yfw&武·2020-08-26 14:03

图像增强算法（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）

一、图像增强算法原理图像增强算法常见于对图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节，增加其清晰度，减少噪点等。图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，比如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为高通滤波器，当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主。一般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对比度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积、二值化等，上述四个步骤往往可以通过不同的

Nine-days·2020-08-26 14:17

OpenCV---图像金字塔原理

目录图像金字塔原理（一）图像缩小（先高斯模糊，再降采样，需要一次次重复，不能一次到底）（二）图像扩大（先扩大，再卷积或者使用拉普拉斯金字塔）图像金字塔介绍金字塔类型：高斯和拉普拉斯采样类型：上采样和下采样一

wym_king·2020-08-26 14:06

图像类的分类模型假阳性（FP）高的解决思路

1，加hardmining.2，做图像增强（传统cv方向的锐化等等）3，增加网络结构4，多模型融合5.后接一个分类器

hi小蜗·2020-08-26 13:10

数字图像处理实验（八）：金字塔分割算法

图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔两种实现形式。1、高斯金字塔：（向下取样，缩小图像）高斯金字塔的实现包括两步：高斯低通滤波和下采样。

lyd1995·2020-08-26 13:01

常用传统图像处理方法总结

1.边缘提取1.1微分算子检测边缘一阶算子：一阶导数的极大值点二阶算子：二阶导数的过零点一阶算子：Prewitt算子，sobel算子（给四邻域更大的权重）二阶算子代表：拉普拉斯算子但拉普拉斯算子二阶导对噪声非常敏感

kmyfoer·2020-08-26 13:27

边缘零交叉二值化

1.Log算子边缘检测log边缘检测非常好理解，先进行高斯平滑处理，再进行拉普拉斯边缘检测，最终得到的图像数据为含有正负号的二次导数的图像。2.分类依据LoG算

Chao's Code·2020-08-26 13:09

阈值，边缘检测

includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;#definePATH"/Users/mac/ClionProjects/opencv_test/"//滤波：以高斯滤波为例，低通是模糊（边缘不明显），高通是锐化

帆的孤独啊·2020-08-26 12:07

Android视频编辑SDK及示例应用

github：https://github.com/zhanghuicuc/SimpleVideoEditFeatures1.十余种滤镜，包括美颜，锐化，水印等。

zhanghui_cuc·2020-08-25 17:46

OpenCV笔记（3）(Canny边缘检测、高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、图像轮廓、模板匹配)...

一、Canny边缘检测Canny边缘检测是一系列方法综合的结果。其中主要包含以下步骤：1.使用高斯滤波器，平滑图像，滤除噪声。2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。3.应用非极大值抑制（NMS：Non-MaximumSuppression），以消除边缘检测带来的杂散相应。4.应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实和潜在的边缘。5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。1.

dianshu9815·2020-08-25 16:51

PIL2Numpy:通过PIL和numpy数据格式互相转换来调用PIL/cv2

举个例子,PIL下方便的锐化功能实现:http://pillow.readthedocs.io/en/3.4.x/reference/ImageEnhance.html#PIL.ImageEnhance.Sharpness

Alanyannick·2020-08-25 09:24

【机器学习】Lasso回归（L1正则，MAP+拉普拉斯先验）

拉普拉斯分

zhaosarsa·2020-08-25 09:21

贝叶斯分类器

采取拉普拉斯修正：半朴素贝叶斯分类器适当考虑一部分属性间的相互依赖信息，从而既不

伊直程序媛·2020-08-25 03:12

非负矩阵分解中基于L1和L2范式的稀疏性约束

为损失函数，用来评价模型训练损失，必须是任意的可微凸函数，r(x)为规范化约束因子，用来对模型进行限制，根据模型参数的概率分布不同，r(x)一般有:L1范式约束(模型服从高斯分布)，L2范式约束(模型服从拉普拉斯分布

着凉的石头·2020-08-25 01:39

拉普拉斯变换和Z变换表

转载https://wenku.baidu.com/view/22a5ebe35901020206409c2d.html

y286102331·2020-08-25 01:08

halcon锐化、增强灰度、镜像、反转、旋转、缩放

read_image(Image,‘printer_chip/printer_chip_01’)*锐化emphasize(Image,ImageEmphasize,7,7,1)*亮度调节illuminate

昨晚早睡了没·2020-08-25 01:22

【PHP】php_imagick图片处理扩展

利用ImageMagick，你可以根据web应用程序的需要动态生成图片,还可以对一个（或一组）图片进行改变大小、旋转、锐化、减色或增加特效等操作，并将操作的结果以相同格式或其它格式保存。

这个程序员不太冷·2020-08-24 23:38

流形学习(Manifold Learning)

Isomap算法步骤：2)LLE(LocallyLinearEmbedding)局部线性嵌入LLE基本思想：LLE算法步骤：Isomap与LLE的比较：3)LE(LaplacianEigenmaps)拉普拉斯特征映射谱图理论

chenaiyanmie·2020-08-24 19:14

傅里叶变换（下）

关于傅里叶变换就只剩下它的性质，以及拉普拉斯变换和Z-变换两个部分需要介绍了。在这一篇中就来完成这个任务。傅里叶变换的性质下面列出来一系列傅里叶变换的性质。

温素年·2020-08-24 17:54

python opencv入门 SURF算法（34）

（原文）在SIFT算法当中使用高斯差分方程（DifferenceofGaussian）对高斯拉普拉斯方程(Laplaci

红鲤鱼遇绿鲤鱼·2020-08-24 16:02

BMW X7瞩目登场是BMW对豪华新的理解

它的推出将进一步提升和锐化BMW品牌魅力，

一点小车·2020-08-24 13:02

OI算法复习汇总

各大排序图论：spfafloyddijkstra*拉普拉斯矩阵hash表拓扑排序哈夫曼算法匈牙利算法分块法二分法费马小定理：a^(p-1)≡1（modp）网络流二分图后缀数组倍增算法RMQ并查集∑求和符号

anjiang8171·2020-08-24 13:58

无穷积分 ∫e^(-x^2)dx 的几种巧妙解法

目录：1.极坐标变换2.几何做法(一)3.几何做法(二)4.拉普拉斯变换5.变量代换(一)6.变量代换(二)7.构造含参变量函数8.Wallis公式 ∫−∞∞e−x2dx\displaystyle\int

zhouchangyu1221·2020-08-24 12:49

读书清单-积极的魔力-《活法II》(9)

2.锐化目标开始新的事业之前，首先要想清楚达到目标的步骤，把目标清晰明确的在脑海中呈现，反复推演步骤过程。这样可以强化斗志，增强信心。也就是把目标从朦胧一片，锐化到可以执行的每个环节。

千老师_职业生涯定位·2020-08-24 09:21

SwiftUI：集成 Core Image

这不是绘画，或者至少在大多数情况下不是绘画，而是关于更改现有图像：应用锐化，模糊，渐晕，像素化等等。

韦弦Zhy·2020-08-24 08:06

图像处理之图像的平滑与锐化

图像处理之图像的平滑与锐化概念：锐化就是通过增强高频分量来减少图象中的模糊，因此又称为高通滤波。锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。

dengdun6257·2020-08-24 05:00

拉普拉斯算子

基本理论首先，拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，它具有旋转不变性。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义为：用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。

blank_downdowndown·2020-08-24 04:24

opencv学习笔记（二十三）Canny边缘检测cvCanny()

Canny算法同上节提到的简单的基于拉普拉斯算法的不同点之一是在Canny算法中，首先在x和y方向求一阶导数，然后组合为4个方向的导数。这些方向导数达到局部最大值的点就是组成边缘的候选点。

大流士一世·2020-08-24 03:01

图像金字塔

opencvresize函数．图像金字塔可以解决图像分割，压缩变换问题．简单来说，图像金字塔就是以一幅图像为金字塔底端，从下到上，分辨率逐渐降低，图像越来越小的一系列图像集合．我们常用的图像金字塔分为高斯金字塔和拉普拉斯金字塔

miahuang·2020-08-24 03:17

斑点检测系列Lob拉普拉斯--总结

基本原理是通过跳点检测检测出边缘线通过模糊消除噪声影响通过设置拉帕拉斯平滑就散因子窗口的大小----推导出--窗口大小和斑点园的半斤相同时--可以计算出极值点(即，园的中心)那么事先如何知道最佳的拉普拉斯窗口尺寸呢

双鱼的尾巴我是白羊座·2020-08-24 02:48

opencv:边缘检测之kirsch算子

一种是基于求图像梯度的方法，一阶二阶的梯度算子，如sobel、prewitt、Robert等一阶算子和拉普拉斯算子。检测

二三·2020-08-24 02:41

【openCV】图像增强

图像增强包括直方图修改处理，图像平滑化处理，图像尖锐化处理，彩色处理技术分为两大类：频域处理法（卷积定理）、空域处理法（灰度映射变换）1.低频&高频：亮度或灰度变化激烈的地方对应高频成分，如边缘；变化不大的地方对于低频成分

zhuzhu8371·2020-08-24 02:11

多尺度检测

我们注意到当σσ尺度一定时，只能检测对应半径的斑点，那么检测的是多大半径的斑点呢，我们可以通过对规范化的二维拉普拉斯高斯算子求导：规范化的高斯拉普拉斯函数为：∇2norm=−12πσ2[1−x2+y2σ2

qq_31512099·2020-08-24 01:21

[分布式控制浅述] （1）图论基础

[分布式控制浅述]（1）图论基础[分布式控制浅述]（1）图论基础1前言2概述3度矩阵（DegreeMatrix）4拉普拉斯矩阵（LaplacianMatrix）5有向图与无向图（directedgraphandundirectedgraph

mkb9559·2020-08-24 01:48

深度学习之过拟合问题（二）

即为损失函数添加正则项来限制参数权值过大weightdecay、降低模型复杂度，正则化方法主要有L1-norm、L2-norm两种方式：1、L1-norm在参数w较小时能够直接缩减至0，相当于参数服从拉普拉斯先验分布

liuy9803·2020-08-24 01:29

如何进行高斯模糊的操作~

画面出现黑边1碰上这种情况先不要慌，照常进行视频剪辑2等全部视频剪辑完毕之后全选所有的图片视频还有音频，然后进行复制3、把复制的结果放第二个轨道4、对视频一进行放大+高斯模糊（位置：效果-视频效果-模糊与锐化

朔马渔阳1·2020-08-24 00:01

LOG斑点检测

1.高斯拉普拉斯算子LOG（LaplaceofGuassian）算子：二维高斯函数：拉普拉斯算子：二维高斯函数的拉普拉斯变换：（拉普拉斯响应）二维高斯函数的拉普拉斯变换的三维表示，和二维表示。

Chao's Code·2020-08-24 00:41

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