拉普拉斯锐化第42页

协同控制笔记2.2——拉普拉斯矩阵相关引理

所阅读书目：《CooperativeControlofMulti-AgentSystems》1.拉普拉斯矩阵L的特征值引理1：有向图G的拉普拉斯矩阵L：1.至少有一个零特征值，其对应的右特征向量为12.

hongliyu_lvliyu·2020-08-22 01:01

灰度变换与空间滤波-学习提纲

灰度变换与空间滤波一、引言1.空域处理：灰度变换和空间滤波两类；2.灰度变换：在图像的但像素上操作，主要以对比度和阈值处理为目的；3.空间滤波：涉及改善性能的操作，如通过对像素的邻域处理来锐化图像；二、

噌胥苑·2020-08-22 01:32

【数字图像处理】冈萨雷斯--灰度变换和空间滤波

数字图像处理–灰度变换与空间滤波空间域处理图像主要包括两部分：灰度变换和空间滤波，灰度变换是在图像的单个像素上操作，主要以对比度和阈值为目的，空间滤波可用过像素的邻域处理来锐化图像。

之外-·2020-08-22 01:09

数字图像处理《3、灰度变换与空间滤波》

第三章：空间域处理1、空间域处理是指在图像的像素上操作，主要分为灰度变换和空间滤波：灰度变换的主要目的是对比度处理和阀值处理；空间滤波的主要目的是改善图像的性能，如锐化图像；2、基本的灰度变换函数：图像反转

女王の专属领地·2020-08-22 00:34

【数字图像处理与应用】Lecture 11 彩色图像处理(2)

数字图像处理与应用Class11.20200601Lecture11ColorImageProcessing(2)Colortransformations色彩变化Smoothingandsharpening平滑/锐化

Cai_deLong·2020-08-22 00:55

冈萨雷斯《数字图像处理》学习笔记一：绪论

图像处理到计算机视觉的三个大致阶段划分：处理阶段涉及操作特点低级处理初级操作（如降噪、对比度增强、锐化等）输入、输出都是图像中级

Blateyang·2020-08-22 00:18

数字图像处理第二章灰度变换与空间滤波

数字图像处理第二章灰度变换与空间滤波灰度变换与空间滤波1背景知识2灰度变换2.1基本的灰度变换函数2.2直方图处理3空间滤波3.1空间滤波基础3.2平滑空间滤波器3.3锐化空间滤波器灰度变换与空间滤波本章我们将学习空间域处理中主要的两类方法灰度变换和空间滤波

Yangshengming_zZ·2020-08-22 00:04

数字图像处理第三章频域处理

数字图像处理第三章频域处理频域处理1傅里叶变换（二维离散傅里叶变换推导）2二维卷积定理3频率域滤波3.1频率域滤波步骤3.2空间和频率域滤波的对应3.3使用频率域滤波器平滑(锐化)图像3.3.1理想低通

Yangshengming_zZ·2020-08-22 00:31

[Python图像处理] 四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波

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

煎饼卷大葱0·2020-08-21 21:43

拉普拉斯算子的FPGA实现方法

引言在图像处理系统中常需要对图像进行预处理。由于图像处理的数据量大，对于实时性要求高的系统，采用软件实现通常难以满足实时性的要求。Altera的QuartusⅡ作为一种可编程逻辑的设计环境，由于其强大的设计能力和直观易用的接口，越来越受到数字系统设计者的欢迎。QuartusⅡ支持Altera的IP核，包含了LPM／Megafunctions宏功能模块库，设计者只需要选取设置这些功能模块的相关参数就

暖暖的时间回忆·2020-08-21 20:08

[图像处理]边缘提取以及Harris角点检测

图像边缘的提取这个任务比较简单，找一个像Prewitt算子、拉普拉斯算子或是其他算子，对输入图像进行

失失落沙洲·2020-08-21 20:21

matlab 噪声（随机数）生成函数

1、正态分布2、matlab函数randn：产生正态分布的随机数或矩阵的函数3、Matlab中产生正态分布随机数的函数normrnd4、Matlab-产生高斯噪声5、normrnd和randn的区别拉普拉斯随机数

错错莫·2020-08-21 18:28

离散曲率计算

参考文献：三维模型空洞修补算法的研究拉普拉斯算子的应用非常广泛，它是椭圆型算子中的一个重要例子。在物理中，常用于热传导方程、波方程的数学模型以及亥姆霍兹方程。

zhiyanzhai563·2020-08-21 12:08

泰勒展开，傅里叶变换，拉普拉斯变换和Z变换的意义

Taylor展开在数学中，泰勒展开可以把一个函数f(x)展开成关于某一点的导数(0次到N次)的函数,这样就可以近似计算一个函数,得到在某点及其附近信息的近似描述。傅里叶变换傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量）。傅里叶变换的物理意义是：将通常

危险的凳子·2020-08-21 10:40

夜深人静写算法（八）- 朴素贝叶斯分类

目录一、引例1、旅游问题二、贝叶斯理论1、事件和概率2、联合概率3、条件概率4、全概率公式5、贝叶斯定理三、朴素贝叶斯分类实例1、回到旅游问题2、朴素3、特征和类别4、拉普拉斯平滑5、概率修正四、朴素贝叶斯分类算法

英雄哪里出来·2020-08-21 08:40

Contrast Enhance(Unsharp Mask)对比度增强，拉伸，褶皱景深3.4特效

是ContrastEnhance(unsharpMask)对比度增强特效对比度增强特效可以增加游戏画面的对比度，其原理是使用了图像处理领域中非锐化遮蔽图（UnsharpMask）方式来达到增强对比度效果

CyRo·2020-08-21 05:57

全知全能的神的惨剧

我，拉普拉斯妖，全知全能，我可以精准测出每一个量子的位置，我是3.5维的存在。我在很久很久以前就是3.5维的存在，时至今日，我仍然是。我全知全能，我知道我这辈子都不会成为4维存在。

墨脱于情·2020-08-21 05:09

甘肃省事业单位公考招聘考试权威复习资料---GIS专业全真模拟题（一）

A.增强B.锐化C.重采样D.裁剪2.1:10000比例尺地形图的格网大小是（）。A.30mB.100mC.10mD.5m3.电子地图中加载矢量数据属于（）。

刘一哥GIS·2020-08-21 00:57

泰勒级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换简单梳理

泰勒级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换简单梳理1、泰勒级数2、傅里叶系列2.1连续周期信号的傅里叶级数(FS)时域连续，频域离散2.2连续傅里叶变换（FT）时域连续，频域连续2.3离散周期信号的傅里叶级数

横断·2020-08-20 17:11

傅里叶系列、Z变换、拉普拉斯关系梳理

1、傅里叶系列如图，左边时域，右边频域2、傅里叶系列、拉普拉斯、Z变换三者关系连续时间信号的FT=该信号拉普拉斯变换得到的S域的虚轴上的值离散时间序列的DTFT(连续)=该序列的拉氏变换（注意，是序列的拉氏变换

横断·2020-08-20 17:38

【图像处理笔记】锐化空间滤波器

锐化处理的主要目的是突出灰度的过渡部分。补偿轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。图像锐化的用途多种多样，应用范围从电子印刷和医学成像到工业检测和军事系统的制导等。

lc__________·2020-08-20 13:28

图像处理------图像锐化（微分法）

取自孙明的＂数字图像处理与分析基础＂考察正弦函数sin2ππax，它的微分为2ππacos2ππax，微分后频率不变，幅度上升2ππa倍．空间频率越高，幅值增加就越大．这表明微分可以通过加强高频成分，使图像轮廓变清晰．最常用的微分方法视梯度法．设有一副图像f(x,y)f(x,y)，它的梯度采用数学概念描述时是一个向量，定义为G[f(x,y)]=[∂f∂x∂f∂y]T................

shuangyumelody·2020-08-20 13:55

CV笔记6：图像边缘检测之一阶微分算子、二阶微分算子、Canny边缘检测(基于python-opencv实现)

2.2噪声对一阶微分算子的影响及解决方案2.3常见的一阶微分算子2.3.1Roberts算子2.3.2Prewitt算子2.3.3Sobel算子2.4二阶微分算子计算原理2.5常见的二阶微分算子2.5.1拉普拉斯

你若盛开·清风自来·2020-08-20 12:57

数字图像处理 matlab实现

运行出现“未定义函数或变量”2.图像的采样和量化3.图像的基本运算线性点运算图像的缩放图像的旋转4.图像变换傅里叶变换旋转傅里叶变换离散余弦变换5.图像增强1.灰度线性变换2.空间域平滑滤波器3.空间域锐化滤波器

喝水不要糖·2020-08-20 08:44

推理笔记|若是夏早安才是那个“拉普拉斯妖”

闲来无事，便去影院看了《推理笔记》这部电影。虽然有些细节刻画的并不到位，但是对于最后的情节逆转，个人认为最是精彩。影片中，营造的是一个“身边人皆凶手”的困境。而在影片最后，一个姑娘提出了另一个推理:若是这一切都是由这个具有先天性心脏病的天才少女操控的呢？我的兴致也它提了起来，也在这个假定下推了一番。第一次推断这些，若是有不足之处，还请谅解。我们试着根据这个问题推理一下。假定天才少女夏早安便是那个“

墨浅封·2020-08-20 06:16

ffdshow神奇的功能：视频播放时显示运动矢量和QP

FFDShow只是mpeg视频解码器,不过现在他能做到的远不止于此.它能够解码的视频格式已经远远超出了mpeg4的范围,包括indeovideo,WMV,mpeg2等等.同时,它也提供了丰富的加工处理选项,可以锐化画面

dianyimo9099·2020-08-20 06:47

计算机视觉实战的深度学习实战二：图像预处理

写在前面：图像显示与存储原理图像增强的目标点运算：基于直方图的对比度增强形态学处理空间与处理：卷积卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等）频率域处理：傅里叶变换，小波变换应用案例：平滑、边缘检测、CLAHE

我才是Pakho·2020-08-20 01:57

计算机视觉 -- 图像预处理

图像预处理图像预处理关于HSL和HSV颜色空间的论述http://www.360doc.com/content/13/1105/14/10724725_326803150.shtml图像处理中的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔

sundaygeek·2020-08-20 01:39

计算机视觉基础~图像预处理（上）

图像预处理内容提要:图像显示与存储原理图像增强的目标点运算：基于直方图的对比度增强形态学处理空间域处理：卷积卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等）频率域处理：傅里叶变换、小波变换应用案例：平滑、边缘检测、

孤岛violet·2020-08-20 00:34

Python_10_OpenCV中填充、模糊操作

）填充彩色图像（2）R值填充3、模糊操作（1）均值模糊①基于平均值的模糊②基于权重的模糊（高斯模糊）★★★★★**自己写高斯模糊****利用cv中高斯模糊API**（2）中值模糊（3）自定义模糊（4）锐化

晚霞很美·2020-08-19 23:49

python opencv 笔记

目录图像的梯度：Opencv笔记网站OpenCV新版调用，返回两个参数：图像的梯度：Soble算子：二阶导数提取边缘拉普拉斯算子canny边缘处理：将彩色图像通过1高斯模糊去掉噪声2.灰度图像3对图像求取梯度

夜色的繁星·2020-08-19 23:48

ISP算法介绍--------super Good

ISP主要算法包括：3A---[AWB(自动白平衡)，AE(自动曝光)，AF(自动对焦)]，CFA插值，暗角补偿，坏点检测，2D/3D去噪,锐化，VDE，ColorMatrix，图

zmjames2000·2020-08-19 23:08

opencv 图像锐化

一利用指针#include#include#include#includevoidsharpen(constcv::Mat&image,cv::Mat&result){result.create(image.size(),image.type());intichannels=image.channels();for(inti=1;i(i-1);constuchar*current=image.pt

yangGuang_Ape·2020-08-19 22:47

OpenCV python 使用拉普拉斯恢复原图

OpenCVpython使用拉普拉斯恢复原图处理原图：[source.jpg]importcv2defmain():#1.导入图片img_src=cv2.imread("source.jpg")img_g0

廷益--飞鸟·2020-08-19 22:29

图像增强、锐化，利用 Python-OpenCV 帮你实现 4 种方法！

图像增强目的使得模糊图片变得更加清晰、图片模糊的原因是因为像素灰度差值变化不大，如片各区域产生视觉效果似乎都是一样的，没有较为突出的地方，看起来不清晰的感觉解决这个问题的最直接简单办法，放大像素灰度值差值、使图像中的细节更加清晰。目前较为常用的几个方法：伽马变换、线性变换、分段线性变换、直方图均衡化，对于图像对比度增强，都能取得不错的效果！本文将对每种方法简单介绍一下，并借助于Python、Ope

zeroingzm·2020-08-19 21:16

Python3与OpenCV3.3 图像处理(八）--模糊

一、模糊方式以及每种方式的使用场景模糊操作方式：均值模糊：一般用来处理图像的随机噪声中值模糊：一般用来处理图像的椒盐噪声自定义模糊：对图像进行锐化之类的操作二、模糊基本原理基于离散卷积、定义好每个卷积核

weixin_34144848·2020-08-19 21:04

Python3与OpenCV3.3 图像处理(十六）--图像金字塔

（来源于百度）二、图像金字塔类型高斯金字塔拉普拉斯金字塔三、示例代码importc

weixin_33882452·2020-08-19 21:37

中值滤波与图像锐化

本文主要包括以下内容中值滤波及其改进算法图像锐化，包括梯度算子、拉普拉斯算子、高提升滤波和高斯-拉普拉斯变换本章的典型囊例分析对椒盐噪声的平滑效果比较Laplacian与LoG算子的锐化效果比较中值滤波中值滤波本质上是一种统计排序滤波器

weixin_30511039·2020-08-19 21:09

社会热点&想法征文 | 键盘侠如同暗杀者

其实，说穿了键盘侠们不过是脆弱而又懦弱的可悲者，在被人伤害的时候试图用文字、语言编织出一张网，自己则锐化成毒蜘蛛潜伏在暗处，伺机捕捉那些靠近网的人，用看似无形的丝缠绕住人的四肢，用毒辣的唾液消磨人的意志

沉香yu·2020-08-19 20:24

OpenCV锐化算法实现

Matsharpen(constMat&img,Mat&result)//锐化算子{//Method1直接操作像素点result.create(img.rows,img.cols,img.type())

Rson555·2020-08-19 20:53

Python-Opencv中的模糊处理

中的模糊处理模糊处理原理基于离散卷积、定义好每个卷积核、不同卷积核得到不同的卷积效果、模糊是卷积的一种表象模糊方式：均值模糊：一般用来处理图像的随机噪声中值模糊：一般用来处理图像的椒盐噪声自定义模糊：对图像进行锐化之类的操作

wave.lt·2020-08-19 19:15

opencv4.2.0.34+python3.8.2+（图像直方图、直方图反向投影、模板匹配、图像二值化、超大图像二值化、高斯金字塔和拉普拉斯金字塔、图像梯度）

至于有人因版本问题出现个别错误，我相信对于大家应该没什么问题，文档就是很好的辅助学习资料）文章目录十四、图像直方图十五、直方图反向投影十六、模板匹配十七、图像二值化十八、超大图像二值化十九、高斯金字塔和拉普拉斯金字塔二十

博克gogogo·2020-08-19 19:44

OpenCV-python 实现基于拉普拉斯算子的图像锐化

一、基础知识积分运算的模板卷积可以平滑图像，微分运算的模板卷积可以锐化图像拉普拉斯算子是一种各向同性的二阶微分算子，根据定义有：说明：各向同性指图像的性质不会因为方向不同而变化。

luoluo3664·2020-08-19 18:17

MATLAB图像处理-高斯/拉普拉斯/均值/中值滤波

滤波是图像处理很重要的一部分，主要分为空间滤波和频域滤波，此节主要说明空间滤波。空间滤波可以分为线性空间滤波和非线性空间滤波。所用函数包括：imfliter,colfit,padarray,fspecial,ordfilt2,medfilt2。滤波函数线性空间滤波线性空间滤波是对区域的像素做先行处理，将领域内的每个像素与对应的系数相乘。其中所用到的矩阵，是滤波器或者说是掩模。线性空间滤波主要有两种

linxid·2020-08-19 18:44

我的OpenCV学习笔记（10）：空域滤波之锐化滤波器

锐化的作用是加强图像的边沿和轮廓，通常也成为高通滤波器：模板一般设计为中心处的值为正，外围的值为负（总系数之和为0）：intmain(){//源图像Matscr=imread("D:/picture/img.tif

iteye_6233·2020-08-19 17:08

真正搞懂均值模糊、中值模糊、高斯模糊、双边模糊

主要作用是锐化。低通滤波器：在像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑改像素的亮度。主要作用是去噪和模糊化。下面要说的均值模糊、中值模糊、高斯模糊都属于低通滤波器。

Vici__·2020-08-19 16:43

OpenCv008遍历图像和邻域操作

对邻域的像素的操作，通过对图像锐化的过程来练习对邻域像素的操作书本上说：众所周知，将一幅图像减去他经过拉普拉斯滤波后的图像，这幅图像的边缘部分将被放大，即使细节部分更加锐利！！

HopesunIce·2020-08-19 16:08

python+opencv3.3视频教学笔记 19 图像梯度

拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。

酸菜鱼没有梦想·2020-08-19 16:42

Python项目：实现一些小道具小功能

Image-Edit几个基本的图片编辑工具，包括一下功能：文件：打开，保存，退出编辑：放大，缩小，灰度，亮度，旋转，截图变换：傅里叶变换，离散余弦变换，Radon变换噪声：高斯，椒盐，斑点，泊松滤波：高通，低通，平滑，锐化直方图统计

JackHCC·2020-08-19 15:33

python opencv 图像锐化

#-*-coding:utf-8-*-importcv2ascvimportnumpyasnpdefcv_filter2d(img_path):src=cv.imread(img_path)kernel=np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]])dst=cv.filter2D(src,-1,kernel)cv.imshow('original',src)cv.i

风泽茹岚·2020-08-19 15:14

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拉普拉斯锐化