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,拉普拉斯图像强调原图中的灰度突变区域,衰减灰度变化慢区域,恒定区域变为0。 将原始图像和拉普拉斯图像叠加在一起的简单方法可以保护拉普拉斯锐化处理的效果,同时又能复原背景信息。所以适用拉普拉斯变换对图像锐化增强的基本方法可表示为: 插入介绍 图...
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...
1 锐化空间滤波基础 在二维数字图像中,一阶导数定义为: 二阶导数定义为: 2 拉普拉斯锐化滤波 2.1拉普拉斯算子 四邻域: 八邻域: 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...
利用拉普拉斯算子进行图像锐化是数字图像处理里比较简单的处理手段,下面的例子参考opencv 2 computer vision application programming cookbook,采用两种方法对输入图像进行拉普拉斯锐化,原理比较简单,故不赘述了。 编译环境:VS2010+OpenCV2.3.1 编程细节: 函数的形参表中,为了防止修改输入图像image,故形参传递为pass by confe...
图5-9(a)表示离散拉普拉斯算子的模板,图5-9(b)表示其扩展模板,图5-9(c)则分别表示其他两种拉普拉斯的实现模板。从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮。因为图像中的边缘就是那些灰度发生跳变的区域,所以拉普拉斯锐化模板在边缘检测中很有用...
在C++ OpenCV中实现频率域拉普拉斯滤波，通常涉及以下几个步骤：1. 加载图像：使用OpenCV的imread函数读取图像，并将其转换为灰度图或颜色图。2. 离散傅里叶变换（DFT）：利用OpenCV的dft函数计算图像的傅里叶变换。这一步将图像从时间域转换到频率域。3. 应用拉普拉斯滤波器：设计一个适合拉普拉斯滤波器...
扩展的拉普拉斯算子.png 拉普拉斯锐化通过增强图像中的二阶导数来突出边缘。 拉普拉斯锐化的基本原理:当邻域的中心像素灰度低于它所在邻域内的其他像素的平均灰度时,此中心像素的灰度应该进一步降低;当高于时进一步提高中心像素的灰度,从而实现图像锐化处理。 拉普拉斯的锐化公式: ...
根据拉普拉斯算子,图像可以定义为 由(5)式+(6)式,可得: (7)式可写成如下 filter mask 的形式 : laplace核.png 拉普拉斯可以对图像进行锐化,利用下面的公式: 其中,f(x,y) 表示原图,g(x,y) 表示锐化后的图像,c = -1,则 对于不同的拉普拉斯核,c 可能会取不同的值。
USM锐化公式: (源图像– w*高斯模糊)/(1-w) w表示权重(0.1～0.9),默认为0.6 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 Mat src=imread("E:/DCIM/ryb/fx4.bmp");resize(src,src,Size(),0.3,0.3);imshow("src",src);//USM锐化Mat blur_usm,dst_usm;cv::GaussianBlur(src,blur...
Laplacian(拉普拉斯)算子是一种二阶导数算子,可以满足不同方向的图像边缘锐化,Laplacian(拉普拉斯)算子分别进行了两次横向和纵向的计算。因此就不用跟 Sobel算子 和 Scharr算子 一样要分别单独计算xy了。Laplacian算子函数: cv.Laplacian (src, dst, ddepth, ksize = 1, scale = 1, delta = 0, borderType = ...