自定义拉普拉斯算子 在本文中,我将介绍如何自定义一个简单的拉普拉斯算子,然后将其应用于图像以实现去锐化效果。用的是下图中的公式b。 步骤1:加载图像; 步骤2:定义自定义拉普拉斯卷积核; cv::Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 1, 1, 1, 1, -8, 1, 1, 1, 1); 步骤3:应用自定义拉普拉斯卷积...
1. 锐化 2. 梯度运算 3. 边缘检测的分类 4. Roberts算子 5. sobel算子 6. Prewitt算子 7. 拉普拉斯算子 8. matlab代码实现 1. 锐化 1.锐化(Sharpening) :图像在传输或变换过程中(如未聚焦好)、受到各种干扰而退化,典型的是图像模糊,而图像的判读和识别中,常需突出目标的轮廓或边缘信息。 2.边缘锐化:主要...
对于求一个锐化后的像素点(sharpened_pixel),这个基于拉普拉斯算子的简单算法主要是遍历图像中的像素点,根据领域像素确定其锐化后的值 计算公式:sharpened_pixel = 5 * current – left – right – up – down ; 见下图: 当一个运算是通过领域像素进行的时候,我们通常用一个矩阵来表示这种运算关系,也就是我们...
1. 因为拉普拉斯是二阶微分,对噪点非常敏感,所以在做锐化之前可以用kernelSize=3的高斯滤波先。2. 不知道为什么,做出来的拉普拉斯噪声值比较大。 #include <iostream> #include <string> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; static bool laplaceTest(Mat imgOri, bool need...
拉普拉斯算子的基本原理是将原图像与拉普拉斯算子卷积,得到的卷积结果就是图像的梯度,这个梯度结果就是原图像的锐化效果。这个算子就是通过求边缘来进行锐化的。 具体来说,拉普拉斯算子实际上是一个二维卷积核,通常采用如下的形式: Copy code 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 对于每个像素,将其与其周围像素进行卷积,然...
拉普拉斯算子(Laplace Operator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f)。 拉普拉斯算子是二阶微分线性算子,在图像边缘处理中,二阶微分的边缘定位能力更强,锐化效果更好,因... 基于Python的图像拉普拉斯变化/图像锐化实现
基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界,通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。 1.2拉普拉斯算子 拉式算子是一个刻画图像灰度的二阶商算子,它是点、线、边界提取算子,亦称为边界提取算子。通常图像和对他实施拉式算子后的结果组合后产生一个锐化图像。拉式算子用来改善因扩散效应的模糊...
1 import numpy as np 2 3 4 def laplace_sharpen(input_image, c): 5 ''' 6 拉普拉斯锐化 7 :param input_image: 输入图像 8 :param c: 锐化系数 9 :return: 输出图像 10 ''' 11 input_image_cp = np.copy(input_image) # 输入图像的副本 12 13 # 拉普拉斯滤波器 14 laplace_filter = np....
边缘默认取零，第三问效果文字描述就是改变了原始图像的灰度级，图像得到增强，对比更加明显。算子使用的是（上下左右乘1）减去（中心值乘4）的3*3格式
1.一种基于拉普拉斯算子的图像锐化系统,其特征在于:包括模板生成模块、模板参数叠加模块和输出值计算模块,上述三个模块依次相连接;模板生成模块包含两路先入先出存储器FIFO1、FIFO2和一路数据帧输入Pixel_In,数据帧输入Pixel_In与FIFO2相连接,而FIFO2与FIFO1相连接,由数据帧输入Pixel_In引入的前后连续两帧视频数据分...