Laplacian算子其实就是使用二阶微分的算子,更通俗来说就是梯度的散度。 二阶微分: 令 然后带入卷积模板: 由于Laplacian算子法对噪声比较敏感,所以很少用该算子检测边缘,而是用来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。拉普拉斯高斯算子是一种二阶导数算子,将在边缘处产生一个陡峭的零交叉, Laplacian算子是各向同性的...
Laplacian算子其实就是使用二阶微分的算子,更通俗来说就是梯度的散度。 二阶微分: 令 然后带入卷积模板: 由于Laplacian算子法对噪声比较敏感,所以很少用该算子检测边缘,而是用来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。拉普拉斯高斯算子是一种二阶导数算子,将在边缘处产生一个陡峭的零交叉, Laplacian算子是各向同性的...
1判断图像中心像素灰度值与它周围其他像素的灰度值,如果中心像素的灰度更高,则提升中心像素的灰度;反之降低中心像素的灰度,从而实现图像锐化操作; 2在算法实现过程中,Laplacian算子通过对邻域中心像素的四方向或八方向求梯度,再将梯度相加起来判断中心像素灰度与邻域内其他像素灰度的关系; 3最后通过梯度运算的结果对像素...
Laplacian算子是n维欧几里得空间中的一个二阶微分算子。 void Laplacian(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, intborderType=BORDER_DEFAULT ); 参数解释: 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位图像。
Laplacian(拉普拉斯)是对于一张图像的二阶空间导数上各向同性的测量。一张图像的Laplacian会显示出intensity(亮度) 剧烈变化的区域,所以经常用作边缘检测。 因为卷积核是对图像二阶求导的一种近似,所以它对于噪声来说更加敏感。为了克服这一点,通常在进行laplacian之前,先进行Gaussian Smooth(高斯平滑)。所以L(GI), 这...
在OpenCV中有对LapLace的封装,其函数为Laplacian,其使用的模板中心的系数为负,具体参数说明参见OpenCV文档,其得到的边缘图和一阶微分算子得到边缘图对比结果如下: 一阶微分算子Sobel得到的边缘较粗 二阶微分算子Laplace得到的边缘则较细,并且边缘是双边缘
计算图像的 Laplacian 变换 void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 ); src 输入图像. dst 输出图像. aperture_size 核大小 (与 cvSobel 中定义一样). 函数cvLaplace 计算输入图像的 Laplacian变换,方法是先用 sobel 算子计算二阶 x- 和 y- 差分,再求和: ...
img=cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)final=cv2.convertScaleAbs(img) Laplacian 题外话: 因为看着太黑了,就拿去直方均衡化了一波,结果意外的效果不错 均衡化后图片 defcal_hist(image):rows,cols=image.shape grayHist=np.zeros([256],np.uint32)forr inrange(rows):forc inrange(cols):grayHist[image[r...
1)归一化的Laplacian尺度空间 2) Difference of Gaussian 3. 局部区域检测算法 1)Harris points 旋转不变量 特征点周围41×41像素区域 大小固定 2)Harris-Laplace regions 旋转和尺度不变量 检测角点结构特征 3)Hessian-Laplace regions 旋转和尺度不变量 特征点是由Hessian 决定的空间极大值和Laplacian-of-Gaussian....
laplacian 算子在 Sobel 的基础上进行改进,Sobel 那会儿已知图像的边缘部分是邻域梯度最大的部分,那么再对这个求一次导数呢,那么边缘部分的二阶导数就是 0 了。真不错,因此 laplacian 算子的原理就是对图像求二阶导数,不过预处理部分和 Sobel 差不多,也是要先转化成灰度图,再高斯滤波去除噪声,再进行求导操作。