一维高斯对应的X阶导数公式: 二维高斯对应的导数公式: 二:算法实现 1. 高斯采样,基于间隔1计算,计算mask窗口计算,这样就跟普通的卷积计算差不多 2. 设置sigma的值,本例默认为10,首先计算高斯窗口函数,默认为3 * 3 3. 根据2的结果,计算高斯导数窗口值 4. 卷积计算像素中心点值。 注意点:计算高斯函数一定要...
(二)、锐化 上述去噪的过程中,我们将小于阈值的小波分量全部赋值为0了,理论上的目的是消除了噪音,将绝对值大于阈值的部分也进行了削弱,相当于减少了细节的信息,那么如果我们把这个过程稍微修改下,就可以产生很好的锐化效果。 我们这样操作,设置两个参数,一个Threshold,一个Amount参数,当小波系数小于Threshold,我们不做...
小波去噪算法的简易实现及其扩展(小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化)之二。 上一篇文章谈及了GIMP里实现的小波分解,但是这仅仅是把图像分解为多层的数据,如果快速的获取分解数据以及后续怎么利用这些数据,则是本文的重点。 一、我们先来看看算法速度的优化问题。 原始的GIMP实现需要将图像数据转换为浮点数后,然后进...
三、小结 无论是小波分解,还是拉普拉斯分解,其更为重要的特点都是多尺度,那么也可以将很多其他的单尺度的算法放到这里来,也会会有更多的意想不到的效果,特别是如果每一层的细节处理使用不同的自适应参数,可能会有更为广阔的空间。 目前,我已经将小波去噪和小波锐化集成到我的SIMD优化的DEMO,详见Enhance -> Deno...
高斯拉普拉斯锐化(边缘检测)vc实现 -LoG锐化,边缘检测。 void CSDIELSView::OnSharpeningGaussianAndLaplace() { //程序编制:李立宗 lilizong@gmail.com //2012-8-12 if(myImage1.IsNull()) OnOpenResourceFile(); if(!myImage2.IsNull()) myImage2.Destroy(); ...
这个帮助最后提到这个分解可以用于皮肤光滑、磨皮、移除瑕疵、斑点等,或者做锐化以及局部增强等等功能。 似乎很是强大。 仔细看看GIMP分解后的图,我们发现他将图像分解为了多个图层,图层的数量取决用户界面的参数,比如选择5层,他实际上是生成了6个图层,额外增加了一个特殊的Residual(残余)层,我们试着尝试解析他的代码。
LoG算子的主要思想是首先采用高斯高通滤波器对图像进行锐化处理;然后对锐化后的图像进行拉普拉斯运算,使图像边缘得到增强;最后检测出边缘。
百度试题 题目LoG算子的主要思想是首先采用高斯高通滤波器对图像进行锐化处理;然后对锐化后的图像进行拉普拉斯运算,使图像边缘得到增强;最后检测出边缘 相关知识点: 试题来源: 解析 ×
百度试题 题目以下哪些属于锐化滤波的 A.梯度法B.拉普拉斯算子C.高斯高通滤波D.定向检测相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D
数学形态学,包括二值形态学(腐蚀、膨胀、开启、闭合)、基于二值形态学应用(噪声消除、目标检测、区域填充);灰度形态学(腐蚀、膨胀、开启、闭合)、基于灰度形态学的应用(形态梯度、形态平滑、高帽变换、低帽变换) 。 Sobel算子、Roberts算子、拉普拉斯算子、Canny算子、Prewitt算子、高斯拉普拉斯算子。