频率域中的拉普拉斯: 2 c++ opencv代码 主代码: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include "MY_DFT.h" #include <math.h> #define M_PI 3.14159265358979323846 using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image, image_gray, image_output, image_transform; //定义输...
锐化是突出图像的细节,微分(差分)处理。 锐化滤波器主要有两种锐化方法: 1. 使用二阶微分的图像锐化:拉普拉斯锐化 2. 使用一阶微分的图像锐化:梯度锐化 Part1. 拉普拉斯锐化 用算子产生的图像暗色背景叠加浅灰色边及突变点明显。拉普拉斯算子锐化图像的后处理(背景和边缘): 由于拉普拉斯是一种微分算子,拉普拉斯图像强...
可以发现,经过拉普拉斯滤波器处理后的图片强调了图像中的边缘,但是在边缘不是特别明显的区域,图片的一些信息会被丢失。 值得注意的是,当我们将图片经过锐化处理后,再使用拉普拉斯滤波器处理,会发现图片的更多信息被保留下来,图片的边缘更加清晰。 锐化处理后的原图 经过拉普拉斯滤波器处理后的图片 当我们将图片经过圆滑处...
在图像平坦(灰度值无变换的区域),拉普拉斯滤波后的图像在该区域的强度值为0.在图像灰度值剧烈变换的区域(边缘),拉普拉斯滤波后的图像的强度值(绝对值)相对较大。 物体边缘一般在强度值的零交点(注意:并不是在强度值为0的点,而是在强度值从正变换到负,或从负变换到正的过程中,隐含存在的为0的亚像素级的点)。
拉普拉斯锐化图像方法: f和g分别为输入图像和输出图像。 2.2 c++ opencv代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; //定义滤波函数 void myfilter( Mat& image_input, Mat& image_output); //四邻域 ...
图像锐化 (image sharpening) 是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强。
Mat kernel_sobel_y= (Mat_<int>(3,3) << -1,-2,-1,0,0,0,1,2,1);//sobel y方向上算子filter2D(src,dst,-1,kernel_sobel_y,Point(-1,-1),0);//自定义线性滤波imshow("kernel_sobel_y",dst); Mat kernel= (Mat_<int>(3,3) <<0,-1,0,-1,4,-1,0,-1,0);//拉普拉斯算子fil...
由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声。 . 2、计算图像梯度 对平滑后的图像使用 Sobel 算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数(图像梯度)(Gx 和 Gy)。根据得到的这两幅梯度图(Gx 和 Gy)找到边界的梯度和方向,公式如下: ...
频域方法:将图像变换到频域,然后对高频分量进行增强,再将图像变换回空间域。常用的频域锐化方法包括高通滤波等。 3. 拉普拉斯锐化和 USM 锐化 3.1 拉普拉斯锐化 在该系列的第八篇和第十篇文章中,都曾经介绍过拉普拉斯算子,它是二阶导数的边缘算子。 之前我们曾介绍过二阶导数的 Laplace 算子可以通过差分近似来简化,...
import numpy as np #Sobel算子 dog1=cv2.imread('./dog1.jpg') #注意Sobel算子要分别计算x,y的梯度 #计算X轴方向的梯度 dx=cv2.Sobel(dog1,cv2.CV_64F,dx=1,dy=0,ksize=3) #计算Y轴方向的梯度 dy=cv2.Sobel(dog1,cv2.CV_64F,dx=0,dy=1,ksize=3) ...