拉普拉斯锐化第48页

【自动控制原理】自动控制原理笔记（1）：控制系统的一般模型

本篇为自动控制原理笔记（1）：控制系统的一般模型~目录1.控制系统的一般模型模型1.1概论1.2拉普拉斯变换与微分方程1.3动态结构图1.4传递函数1.控制系统的一般模型模型1.1概论自动控制：不需要人的直接参与而能控制某些物理量按照指定的规律变化

招财猫qwq·2020-07-30 12:58

机器学习：单词拼写纠正器python实现

01—朴素贝叶斯分类实战前面介绍了贝叶斯的基本理论，朴素贝叶斯分类器，拉普拉斯修正，文章的链接如下：机器学习：说说贝叶斯分类朴素贝叶斯分类器：例子解释朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正在这3篇推送中用例子详细阐述了贝叶斯公

算法channel·2020-07-30 10:38

数字图像处理与Python实现笔记之空间滤波

实现笔记之空间滤波摘要绪论1数字图像处理基础知识2彩色图像处理初步3空间滤波3.1空间滤波基础3.1.1空间滤波的机理3.1.2空间滤波器模板3.2平滑处理3.2.1平滑线性空间滤波器3.2.2统计排序滤波器3.3锐化处理

紫芝·2020-07-30 09:54

3Dslicer学（在slicer中编程）

本学习部分的目标是实现拉普拉斯滤波。2.python在slicer的版本是2.7：打开python交互器：**3.**加载一个MRI数据，名字是name，格式是nrrd。4.在控制

Monologue_thl·2020-07-30 08:27

java实现常见边缘检测算子效果（拉普拉斯，Sobel，Robert，Prewitt，Krisch算子）

本文用到了卷积的内容，如有了解较少的同学建议转到java图像处理（卷积，强调边缘，平滑与高斯模糊）先了解一下文章目录基础知识算子的实现1、Roberts算子2、Sobel算子3、Prewitt算子4、Krisch算子5、Laplace算子基础知识1、边缘图像边缘是图像最基本的特征。所谓边缘(Edge)是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变,、

退堂鼓一级演员·2020-07-30 06:43

边缘检测（梯度和拉普拉斯比较）

1．概述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的

祖国的沙漠-SUN·2020-07-30 01:08

美颜-滤波算法

4.对融合后的图像进行锐化处理。补充说明：滤波算法可以选择双边

美颜特效.音视频·2020-07-30 01:24

图像锐化算法

对3通道8位图像锐化：A.每个通道的9宫格内的像素值进行Laplacian锐化，代码如下:voidhello::LinearSharpen(unsignedchar*lpImage,intnWidth,

剑侠月影·2020-07-30 00:42

matlab对符号函数赋值——subs inline @

.^2matlab可以比较方便地对一个符号函数求导或者积分，傅里叶变换拉普拉斯变换等。

紫卓执守·2020-07-29 23:24

组合数学-生成函数（母函数）解决组合问题、递归方程求解

生成函数（母函数）法国数学家拉普拉斯（对！

叼奶嘴的锅包肉·2020-07-29 18:23

母函数学习及例题讲解

1812年，法国数学家拉普拉斯在著作《概率的分析理论》的第一卷中系统地研究了母函数方法及与

a812116298·2020-07-29 16:15

SILKYPIX Developer Studio 9E for Mac(RAW数码照片处理软件) V9.1.7.0破解版

SILKYPIXDeveloperStudioMac破解版具有曝光，白平衡，色彩，镜头畸变，锐化，色调，降噪，等功能，是摄影师必备工具！

ed_c57c·2020-07-29 13:18

局部标准差自适应对比度增强算法

ACE算法采用了反锐化掩模技术，解释如下：首先图像被分成两个部分。一是低频的反锐化掩模（unsharpmask）部分，可以通过图像的低通滤波（平滑，模糊技术）获得。

sqzeng·2020-07-29 13:26

图像处理-平滑和锐化

1．平滑（smoothing）先举个例子说明一下什么是平滑，如下图所示:可以看到，图2比图1柔和一些（也模糊一些）。是不是觉得很神奇？其实实现起来很简单。我们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，就能实现上面的效果。这么做并非瞎蒙，而是有其道理的。大概想一想，也很容易明白。举个例子，就象和面一样，先在中间加点水，然后不断把周围的面和进来，搅拌几次，面就

xiaojun11-·2020-07-29 12:26

学习c++版opencv3.4之14-图像金字塔

图像金字塔包括两种：高斯金字塔，主要进行降采样；拉普拉斯金字塔，根据它的上层降采样的图像进行重建一张图像（上采样）。高斯金字塔：从

ming.zhang·2020-07-29 11:40

卷积的Matlab代码实现

博客链接：https://blog.csdn.net/jinv5/article/details/52874880%%拉普拉斯算子增强（卷积在下面）cle

Superstarimage·2020-07-29 11:26

C#编写简单数字图像处理程序

先放个最终做成提交的效果看看：1.直方图均衡化2.算子锐化3.空域增强一、要达到的目的和效果1.打开，保存图片；2.获取图像灰度值，图像坐标；3.进行线性变换，直方图均衡化处理；4.直方图变换增强，以及各种滤波处理

Lynn_whu·2020-07-29 09:06

高动态图像（HDR）如何生成

本文主要阐明两个问题，第一，什么是拉普拉斯金字塔，第二，如何用拉普拉斯金字塔做图像的细节增强。1、拉普拉斯金字塔是如何构建的Ｇ0是原始图像，Gn是上一层Gn-1层图像高斯模糊下采样的图像。

Aoulun·2020-07-29 09:19

高斯滤波和卷积函数

高斯低通滤波函数是模糊，高斯高通滤波函数是锐化。在图像处理中实现方式两种：

一_月·2020-07-29 09:45

C++实现图像转字符画

但是单纯这样是拿不到好结果的——因此我使用拉普拉斯算子的一个变种进行边缘检测，然后以此进行灰度加强，最后再输出图片。完整代码如下，图像编解码使用WIC接口，手写了一个二维卷积，一个图片转灰度图。

Ju Yan·2020-07-29 08:06

计算机视觉学习及Google的autom的NasNet

Caffe，Theano，Tensorflow，Torch等）3.应用案例：基于Python语言的OpenCV库配置第二讲图像数据处理/ImageDataProcessing1.空域分析及变换（Sobel，拉普拉斯

adamBug391·2020-07-29 02:03

机器学习之朴树贝叶斯①——(思想及典型例题底层实现)

文章目录先验概率、后验概率（条件概率）引例乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式朴素贝叶斯为何朴素朴素贝叶斯定义朴素贝叶斯直观理解朴素的意义拉普拉斯平滑手写代码先验概率、后验概率（条件概率）引例想象有A、B、

门前大橋下丶·2020-07-28 22:28

机器学习之朴树贝叶斯②——调库实现

sklearn.naive_bayes.MultinomialNB（alpha=1.0，fit_prior=True，class_prior=None）参数:alpha：float，optional（默认值=1.0）添加剂（拉普拉斯

门前大橋下丶·2020-07-28 22:28

Rethinking Knowledge Graph Propagation for Zero-Shot Learning

/github.com/cyvius96/adgpm.摘要：图卷积神经网络对于零样本学习上有很大的潜力，模型能够很强的泛化能力生成新类，当缺少样本的时候，然而，多层架构需要在图中传播，传播的过程中使用拉普拉斯光滑会相应的导致知识的减少

weixin_44576543·2020-07-28 22:15

提升模型效果的途径

可以考虑从以下几个方面进行改进数据增广：（1）基于图像处理的数据增广：几何变换（旋转、缩放、翻转、剪裁、平移、仿射变换）颜色空间变换（亮度、对比度、饱和度调整、颜色空间转行、色彩调整）添加噪声和滤波（注入高斯噪声、椒盐噪声，模糊、锐化

happy1yao·2020-07-28 21:02

【数字图像处理】七.MFC图像增强之图像普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解...

本文主要讲述基于VC++6.0MFC图像处理的应用知识，主要结合自己大三所学课程《数字图像处理》及课件进行讲解，主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图像增强处理，包括图像普通平滑、高斯平滑、不同算子的图像锐化知识

weixin_34192816·2020-07-28 19:29

格拉姆－施密特正交化

这种正交化方法以JørgenPedersenGram和ErhardSchmidt命名，然而比他们更早的拉普拉斯（Laplace）和柯西（Cauchy）已经发现了这一方法。在

weixin_30711917·2020-07-28 17:11

（笔记）斯坦福机器学习第五讲--生成学习算法

本讲内容1.Generativelearningalgorithms（生成学习算法）2.GDA（高斯判别分析）3.NaiveBayes（朴素贝叶斯）4.LaplaceSmoothing（拉普拉斯平滑）1

weixin_30552811·2020-07-28 16:38

【学习笔记】分类算法-朴素贝叶斯算法

目录概率论基础联合概率和条件概率朴素贝叶斯-贝叶斯公式拉普拉斯平滑sklearn朴素贝叶斯API案例：sklearn20类新闻分类朴素贝叶斯分类优缺点朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型

weixin_30391339·2020-07-28 16:41

opencv边缘检测-拉普拉斯算子

可以发现"边缘处"的二阶导数=0.我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘.注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置拉普拉斯算子推导过程以x方向求解为例:一阶差分：f'(x)=f(x)-f(x

weixin_30371875·2020-07-28 16:27

NIK插件-托马斯教程1-color efex pro 4

1.输入输出锐化：一般在camera里习惯性锐化25%，所以不用输入锐化插件；操作过程中用out锐化插件中创意锐化(输出锐化归零)＋蒙版局部锐化。

wangdi_37927·2020-07-28 15:31

差分近似图像导数算子之Laplace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。

松子茶·2020-07-28 15:16

opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

本文来自于段力辉译《OpenCV-Python中文教程》边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，通过标识数字图像中亮度变化明显的点，来捕捉图像属性中的显著变化，包括深度上的不连续、表面方向的不连续、物质属性变化、和场景照明变化。.零、边缘检测年度进展由南开大学的程明明副教授所述，所做摘录。.1、传统的边缘检测的进展图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。在深

悟乙己·2020-07-28 11:10

拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps）

1、介绍拉普拉斯特征映射（LaplacianEigenmaps）是一种不太常见的降维算法，它看问题的角度和常见的降维算法不太相同，是从局部的角度去构建数据之间的关系。

qrlhl·2020-07-28 10:53

朴素贝叶斯中拉普拉斯平滑算法

什么情况下我们会使用拉普拉斯平滑算法？

皮皮猪QAQ·2020-07-28 08:46

说说那些评论家

写这篇文章的时候，按照我个人的性格而言是有点纠结的，有些话讲出来势必会锐化矛盾，而我可以毫不掩饰的说我是一个怯懦的人，一般不敢直面自己的缺点，不喜欢被别人评定是个怎么样的人，尤其不喜欢被别人暗讽。

烟水凉·2020-07-28 07:05

数字图像处理第四章图像增强

常用的空域法包括图像的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强等。2.时域法频域法是在图像的变换域中,对图像的变换值进行操作,然后经逆变换获得所需的增强结果。

～LIUMINXUAN·2020-07-28 04:13

基于模型设计的FPGA开发与实现：滤波器设计与实现（一）在Matlab中高效设计滤波器

使用拉普拉斯

McCrocodile·2020-07-28 03:03

【AI数学原理】概率机器学习（三）：拉普拉斯修正

朴素贝叶斯分类器需要通过拉普拉斯修正来提高其鲁棒性。本文需要上一篇博文的基础：【AI数学原理】概率机器学习（二）：朴素贝叶斯分类器为什么不用拉普拉斯修正的NB分类器鲁棒性不理想呢？

木盏·2020-07-28 01:22

卷积操作的基础知识

图（1）左边是相同的一整图，通过三次卷积操作，得到了三张特征图，分别是锐化、浮雕、轮廓。如何进行卷积操作图（2）咱们把上图分成几部分，通过几个关键词来了解卷积操作。原图：

王小鹏鹏·2020-07-28 01:32

平凡而又神奇的贝叶斯

------拉普拉斯前言这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。

june_young_fan·2020-07-28 01:30

对比度、清晰度与锐化的理解

清晰度加一点，对比度提一点，锐化做一点，图像看起来貌似通透了。到底哪个在发挥作用，傻傻分不清楚。今天看了“Thomas看看世界”的讲述，终于有了系统的理解。原图对比度对比度是指的画面的明暗反差程度。

张永胜_永往直前·2020-07-28 00:34

ImageMagick安装说明 Python Pythonmagic

可以对图片进行改变大小、旋转、锐化、减色或增加特效等操作。对图片的操作，即可以通过命令行进行，也可以用C/C++、Perl、Java、PHP、Python或Ruby编程来完成。一、

hewy0526·2020-07-27 23:24

Imagick 安装和使用 - windows操作系统

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，对图片的操作，即可

ThelianPro·2020-07-27 20:17

骨骼图像混合空间增强

（此处省略）的滤波器对图像进行拉普拉斯操作h=[-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1];I1=imfilter(I,h);subplot(2,4,2),imshow(I1,[]),titl

bbtvicky·2020-07-27 19:37

各种算法的优缺点：

遮挡情况下的误差并不满足高斯或者拉普拉斯分布。L1误差分布服从拉普拉斯分布，L2误差分布服从高斯分布。一个信息相似矩阵需要含有如下三个特性：高鉴别能力，自适应邻域，高稀疏性。

baiguihe5021·2020-07-27 19:31

漫谈《信号与系统》

第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换引子很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。先说"卷积有什么用"这个问题。

a1394774308·2020-07-27 18:16

偏导、梯度、散度、拉普拉斯算子

导数反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。如果f’(x)>0，说明f(x)的函数值在x点沿x轴正方向是趋于增加的；如果f’(x)向量）函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。1）梯度是一个向量，即有方向有大小；2）梯度的方向是最大方向导数的方向；3）梯度的值是最大方向导数的值。假设一个三元函数在空间区域G内具有一阶连续偏

lijfrank·2020-07-27 15:10

漫谈信号与系统

http://blog.chinaunix.net/u2/88035/showart_1714118.html——什么是卷积傅利叶变换拉普拉斯变换先说“卷积有什么用”这个问题。

syrchina·2020-07-27 13:41

【斯坦福---机器学习】复习笔记之生成学习算法

1.生成学习算法（Generativelearningalgorithm）2.高斯判别分析（GDA，GaussianDiscriminantAnalysis）3.朴素贝叶斯（NaiveBayes）4.拉普拉斯平滑

sinat_25357975·2020-07-27 13:39

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