拉普拉斯锐化第47页

数据分析之正态分布检验及python实现

P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟

奔跑的乌班·2020-08-04 02:42

经典重读《信号与系统》-第九章

拉普拉斯变换可以认为是傅里叶变换的扩展，通过乘以复指数，解决了很多不收敛的信号无法求傅里叶变换的问题，进而带来了对于收敛域的讨论。

thefutureisour·2020-08-04 01:43

图像梯度（水平和垂直梯度）提取边缘信息

因此，边界检测包括两个基本内容：i.用边缘算子提取出反映灰度变化的边缘点集ii.在边缘点集合中剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线常用的检测算子有微分算子、拉普拉斯高斯算子和ca

Dark_Knight001·2020-08-04 01:05

机器学习之&&SVM支持向量机入门:Maximum Margin Classifier

——拉普拉斯0.前言这是一篇SVM的入门笔记，来自我对PlusKid、JerryLead、July等大神文章的拜读心得，说是心得还不如说是读文笔记，希望在自己理解的层面上给予SVM这个伟大的机器学习算法概要介绍

大当家奥斯卡·2020-08-04 01:24

OpenCV Using Python——构造高斯金字塔和拉普拉斯金字塔

构造高斯金字塔和拉普拉斯金字塔1.高斯金字塔和拉普拉斯金字塔简介假设你的视觉算法只能识别大小恒定的物体，但物体在现实世界中随着空间的变换会表现出不同尺度。

灰巧克力爱松露·2020-08-04 00:22

数字图像处理-图像的平滑和锐化。

图像的平滑和锐化是两个相反的过程。吃完饭再来写注释。。。rice=imread('rice.png');//打开照片。

左佥都御史·2020-08-03 22:37

L2和L1正则化防止过拟合-贝叶斯角度和约束优化角度的解释

L1、L2原理的解释可以从两个角度：带约束条件的优化求解（拉格朗日乘子法）贝叶斯学派：最大后验概率L1正则化相当于为参数w加入了拉普拉斯分布的先验。L2正则化相当于为参数w加入了高斯分布的先验。

看穿数据之美·2020-08-03 20:34

图形锐化_opencv/C++

#include"stdafx.h"#include#include#include#includevoidsharpen(constcv::Mat&image,cv::Mat&result){//如有必要则分割图像result.create(image.size(),image.type());for(intj=1;j(j-1);//上一行constuchar*current=image.ptr

aiyuan3093·2020-08-03 14:24

数学/物理知识在软件/算法中应用(1)，数学知识应用

>数学知识1.拉普拉斯算子可以给图像锐化；2.傅里叶变化可以给图像去燥啊，压缩啊，提取特征那些吧。3.高斯模糊；4.RSA，大数难分解；5.了解矩阵,Android开发之图像处理那点事——变换。

desaco·2020-08-03 13:04

贝叶斯方法

——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。

Jenrey·2020-08-03 13:58

图像金字塔

有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中：高斯金字塔用来向下降采样图像，而拉普拉斯金字塔则用来从金字塔低层图像中向上采样重建一个图像。要从金字塔第i层生成第i+1层，我们先要用高斯核对第i

weixin_33827965·2020-08-03 06:33

邻接矩阵与拉普拉斯矩阵

拉普拉斯矩阵对于一个给定的图G=（V,E)，拉普拉

junpfeng·2020-08-03 06:44

OpenCV--036: 图像等比例缩放、图像金字塔(上下采样)

缩放比率二、图像金字塔1.概念2.图像金字塔的原理2.1图像的缩小2.2图像的扩大3.金字塔上采样和下采样3.1下采样pyrDown()3.2上采样pyrUp()4.图像金字塔分类4.1高斯图像金字塔4.2拉普拉斯图像金字塔一

WaitFoF·2020-08-03 03:54

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三、金字塔类型1、高斯金字塔用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。

纸上得来终觉浅～·2020-08-03 03:33

常用拉普拉斯变换

基本性质性质公式表示线性定理-齐次性L[af(t)]=aF(s)L[af(t)]=aF(s)L[af(t)]=aF(s)线性定理-叠加性L(f1(t)±f2(t))=F1(s)±F2(s)L(f_1(t)\pmf_2(t))=F_1(s)\pmF_2(s)L(f1(t)±f2(t))=F1(s)±F2(s)微分定理-一阶导L[df(t)dt]=sF(s)−f(0)L[\frac{df(t)}{dt

tomeasure·2020-08-03 02:34

谱聚类的数学解释

1.什么是拉普拉斯矩阵L=D-W其中D是度矩阵，(有的论文称这能代表节点的显著性程度，即节点的度越大，说明该节点在图中的显著性越大)，只在主对角线上面有值，在其余位置都是0。

godli_one·2020-08-03 02:41

图像锐化

图像边缘分析一阶微分算子一梯度算子二Robert算子三Sobel算子四Prewitt算子二阶微分算子高斯滤波和边缘检测一高斯函数二LOG算子三Canny算子频域高通滤波图像边缘分析边缘定义为图像中亮度突变的区域，分为：细线型边缘、突变型边缘和渐变型边缘1）突变型边缘位于图像中具有不同灰度值的相邻区域之间，对应于一阶导数的极值和二阶导数的过零点2）细线型边缘对应于灰度变化曲线的极值，对应于一阶导数的

蔚SE·2020-08-03 02:48

高斯拉普拉斯算子（Laplace of Gaussian）

高斯拉普拉斯（LaplaceofGaussian）[email protected]://blog.csdn.net/kezunhaiLaplace算子作为一种优秀的边缘检测算子，在边缘检测中得到了广泛的应用

Belial_2010·2020-08-03 01:52

【机器学习】知识点汇总

机器学习十大算法系列—July专栏建议学习顺序：一、基础知识：建议阅读：《统计学习方法》第一章：统计学习方法概论KeyWords：经验风险、结构风险、L1与L2正则化、交叉验证、精确率、召回率ps：1、L1先验服从拉普拉斯分布

heimu24·2020-08-03 00:45

尺度空间与高斯差分算子DoG

在上一篇中我讲述了图像金字塔（高斯金字塔和拉普拉斯金字塔）。这了篇中介绍在SIFT检测中用到的DoG高斯差分算子。此处的高斯金字塔的形成过程上前文的高斯金字塔稍有不同。

Kieven2oo8·2020-08-02 20:05

高斯拉普拉斯——图像金字塔

图像金字塔原理一般情况下，我们要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是有些情况下，我们需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理。比如，我们要在一幅图像中查找某个目标，比如脸，我们不知道目标在图像中的尺寸大小。这种情况下，我们需要创建一组图像，这些图像是具有不同分辨率的原始图像。我们把这组图像叫做图像金字塔（简单来说就是同一图像的不同分辨率的子图集合）。如果我们把最大的图像放在底部，最小的放在顶部，

Kieven2oo8·2020-08-02 20:05

理解CSS3 transform中的Matrix(矩阵)

p=2427一、哥，我被你吓住了打架的时候会被块头大的吓住，学习的时候会被奇怪名字吓住（如“拉普拉斯不等式”）。这与情感化设计本质一致：界面设计好会让人觉得这个软件好用！所以，当看

杨名天吓·2020-08-02 17:15

Dynamic Spatial-Temporal Graph Convolutional Neural Networks for Traffic Forecasting

现有的GCNN方法：拉普拉斯矩阵（度矩阵和邻接矩阵的运算结果）固定，空间依赖关系会随着时间的推移而改变，使用固定的拉普拉斯矩阵无法捕捉这种变化。解决方法的核心思想动态GCNN（DGCNN）。

lijfrank·2020-08-02 15:16

OpenCV（六）之图像轮廓检测

OpenCV（六）之图像轮廓检测Contourdetection系列Contourdetection-图像金字塔图像金字塔-高斯金字塔图像金字塔-拉普拉斯金字塔Contourdetection-图像轮廓图像轮廓

DeepLearningJay·2020-08-02 15:20

Apr.16th 数字图像处理连载（04）

空间铝箔设计的改善性能，通过邻域处理来锐化图像。空间域上的操作都是直接操作图像的像素。空间域的技术在计算上更加有效，执行所需要的处理资源较少。

优衣库颜值担当·2020-08-02 15:02

数字图像处理与Python实现-边缘检测-Laplacian（拉普拉斯）算子边缘检测

Laplacian（拉普拉斯）算子边缘检测Laplacian（拉普拉斯）算子边缘检测1.前言2.Laplace算子描述3.代码实现1.前言在图像中，灰度或结构等信息的突变处称为边缘。

视觉智能·2020-08-02 14:39

扫描版PDF批量黑白、锐化从而去除打印时的灰色背景

扫描版PDF批量黑白、锐化从而去除打印时的灰色背景背景思路步骤和注意事项链接背景一本530多页的书想打印下来看，但是扫描版的书籍会导致打印时有一层灰色的背景，从而使专业的打印店打印机也会频繁卡纸（店员推荐厚的书打

ZENG YIMING·2020-08-02 14:49

opencv进阶学习笔记10：图像金字塔和图像梯度

适合基础入门学习）进阶版笔记目录链接：python+opencv进阶版学习笔记目录（适合有一定基础）图像金字塔变小变大原理见基础版链接，基础版图像金字塔讲解:opencv学习笔记19：图像金字塔和图像拉普拉斯金字塔

总裁余·2020-08-02 13:10

Lorenz吸引子

拉普拉斯妖：根据牛顿物理学，宇宙可以被想象成一个巨大的机器，其中每件事物都具有精确的运行轨迹。宇宙中大到恒星，小到原子，都是可以预测的，宇宙的过去早已决定了宇宙的未来。

Marshall001·2020-08-01 10:01

PS零基础，让模糊图片变清晰

我们一起来看下效果对比图效果图：PS零基础图文详细教程：1、首先打开PS，打开要用的素材（关注微信公众号“米你教育”，后台回复【0068】领取）一般情况下我们对照片清晰度进行改善，让他显示更多细节的时候都是通过滤镜里面的锐化命令去实现

米你教育·2020-08-01 08:37

矩阵树定理、拉普拉斯矩阵及推广证明

图G生成树的棵树τ(G)等于拉普拉斯矩阵C的任何一个n-1阶主子式的行列式的绝对值。（n-1阶主子式，就将某元素a(i,j)的那一行与列删掉，即删掉第r行和第j列后的新矩阵，用C表示。）

眺望北方·2020-08-01 05:59

Matlab图像处理系列3———空间域锐化滤波器

注：本系列来自于图像处理课程实验，用Matlab实现最基本的图像处理算法1.锐化滤波器锐化滤波，是将图像的低频部分减弱或去除，保留图像的高频部分，即图像的边缘信息。

我是郭俊辰·2020-08-01 02:29

《数字图像处理》学习笔记(三)--空间域图像增强

X.锐化空间滤波器锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节，这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有印象。

兔美酱xz·2020-08-01 02:36

矩阵树定理速证

凯莱公式:spanning_trees_num(G)=spanning_trees_num(G-e)+spanning_trees_num(G·e)矩阵树定理：G对应的拉普拉斯矩阵（度矩阵-邻接矩阵）L

一刀不二·2020-08-01 01:22

努力读书，才是通向美好生活的道路！

学习的痛苦在于，你始终要保持敏锐的触感，保持清醒的认知和丰沛的感情，这不妨叫锐化。简而言之就是：生活的苦，会让人麻木，习以为常；学习的苦，让人保持尖锐的疼痛感。”这

建筑丝网厂家·2020-08-01 00:04

[论文阅读] | Semi-supervised classification with GCN(侧重Cora数据集)

目录写在前面1GCN简介1.1图(Graph)1.2图对应的矩阵1.3拉普拉斯矩阵LLL的性质1.4GCN结构2Cora数据集简介2.1原始Cora组织形式2.2Cora数据集另一种组织格式3总结参考文献写在前面

l୧(๑•̀◡•́๑)૭H·2020-08-01 00:52

数字图像处理1--图像增强技术

那么，增强技术也可以有多种分类，如，可以分为平滑（抑制高频成分）与锐化（增强高频成分），空间域与频域。我们把以第二种为例，分开解释两种技术，并进行对比。为了更加贴近实际操作，我将主讲算法。

samkieth·2020-08-01 00:57

降维算法（LASSO、PCA、聚类分析、小波分析、线性判别分析、拉普拉斯特征映射、局部线性嵌入）

1、LASSOLASSO全称leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，本身是一种回归方法。与常规回归方法不同的是，LASSO可以对通过参数缩减对参数进行选择，从而达到降维的目的。说到LASSO，就不得不说岭回归，因为LASSO就是针对岭回归不能做参数选择的问题提出来的。关于岭回归的解释，可以参照我的另一篇文章预测数值型数据：回归（二），这里不再赘述。值得

qrlhl·2020-07-31 23:03

时域，频域，复域以及对应的数学模型

时域–微分方程时域也可通过拉普拉斯变换转换到复域当中，将微分方程求解转变为代数方程求解然后再通过反拉普拉斯变换求解出方程的解。频域–傅立叶变换傅立叶变换是轻量版的拉普拉斯变换。

Mr.YunLong·2020-07-31 23:02

【MATLAB信号处理】连续时间信号与系统的复频域分析

连续时间信号与系统的复频域分析拉普拉斯变换的MATLAB实现零极点分布图复频域法1复频域法2拉普拉斯变换的MATLAB实现(1)已知信号f(t)=cos⁡(2t)sin⁡(3t)u(t)f(t)=\cos

Moby_C·2020-07-31 23:13

理解如何实现Android美颜相机

理解如何实现Android美颜相机android如何实现美颜相机均值滤波的锐化算法android如何实现美颜相机1.用具有保边效果的滤波算法对图像进行模糊处理2.用肤色检测算法保护非皮肤区域3.将模糊后的图像和原图进行图像融合

#青草·2020-07-31 22:04

像素&滤波器

什么是图像图像是一种函数映射，从位置到像素的映射R2->RMPaste_Image.png2.什么是滤波器利用原像素组合成新的图像目标是（1）提取有用的特征（边、点等等）（2）图像去噪、修复、高精度化、模糊、锐化等等

陈继科·2020-07-31 22:39

《信号与系统》5 连续信号与系统的复频域分析 MATLAB实现

连续信号与系统的复频域分析参考与平台简化拉普拉斯逆变换求解所用函数求H(s)=B(s)/A(s)的部分分式展开式函数residue()求取系统传递函数tf()绘制LTI系统的零极点图pzmap()求取LTI

秋风知我意i·2020-07-31 21:52

拉普拉斯特征映射降维

一定义拉普拉斯特征映射是通过构建邻接矩阵为W的图来重构流行数据的局部结构和特征。我们的额目的是让相似的数据样例i和j，降维后的目标子空间尽量相近。

qq_16540387·2020-07-31 21:16

「OpenCV图像处理」图像金字塔

说到放大放小，图像金字塔也分为两种，一种就是高斯金字塔，也就是下采样，实现图像的缩小；而另一种就是拉普拉斯金字塔啦，即下采样，功能呢，相信大家已经可以猜到了，就是实现图像的放大。

比特币二师兄·2020-07-31 19:43

运用基尔霍夫矩阵树定理计算图的生成树个数

运用基尔霍夫矩阵树定理计算图的生成树个数基尔霍夫（Kirchhoff）矩阵树定理给定一个有n个节点的简单图G，令它的拉普拉斯矩阵（Laplacianmatrix）为Q，Q*的行列式即为图G的生成树的个数

ME495·2020-07-31 14:01

边缘检测算法之 Canny边缘检测算法的实现

一：Canny简介图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。

许进进·2020-07-31 11:06

21天|M&M（猫珍&mean）《文明之光》

牛顿提出的三大定律，让人类对地球，太阳有了新的认识，而康德和拉普拉斯提出的星云说让

mean_370b·2020-07-31 10:54

3.22 使用模糊和锐化工具 [Ps教程]

1.本节课程将为您演示，[模糊工具]和[锐化工具]的使用。首先鼠标长按[涂抹工具]，以显示隐藏的工具列表。image2.接着选择列表中的模糊工具，该工具可以将涂抹的区域变得模糊。

互动教程网·2020-07-30 23:54

信号与系统学习心得

尤其是拉普拉斯变换与Z变换，简直是可以列表逐项比较。关于傅里叶变换，也讲的非常细致，从傅里叶级数，傅里叶变换，离散时间傅里叶变换层层过度。

thefutureisour·2020-07-30 21:11

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