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拉普拉斯算子为何能增强图像的边缘?

首先介绍hamilton算子,埃,怎么说呢,太难打出来了。hamilton算子就是偏X,偏Y,偏Z,laplace算子就是偏偏X,偏偏Y,偏偏Z,举个例子,有一个二阶可偏导函数U,用laplace 算子就是Uxx+Uyy+Uzz.

梯度算子和拉普拉斯算子为求偏导所的,噪声本身数值要比梯度算子和拉普拉斯算子要高一个次方。 梯度算子和拉普拉斯算子增加,噪声则呈高幂次数增加,因此敏感。 而在噪声较小时,因为数值较小,显得较为不敏感。

不同的应用领域嘛! 图像增强是增强,可以使图像的边缘信息更明朗。 比如我用拉普拉斯算子增强,图像的纹理细节减弱,边缘信息增强。 得到结果就是一个边界图。 图像分割是分割,可以分割不同的区域。 比如我用分水岭算法可以使不同区域填充,从

i=imread('1.jpg'); 读入图像1 i1=rgb2gray(i); 把rgb图像转换成灰度图像 bw1=edge(i1,'log',0.07); 做阈值为0.07的高斯—拉普拉斯(Log)算法 figure(3),imshow(i); 显示原图 figure(4),imshow(bw1); 显示高斯—拉普拉斯(Log)边缘检测后的图。

i=imread('1.jpg'); 读入图像1 i1=rgb2gray(i); 把rgb图像转换成灰度图像 bw1=edge(i1,'log',0.07); 做阈值为0.07的高斯—拉普拉斯(Log)算法 figure(3),imshow(i); 显示原图 figure(4),imshow(bw1); 显示高斯—拉普拉斯(Log)边缘检测后的图

边缘 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基矗 图像强度的显著变化可分为: 阶跃变化函数,即图像强度在不连续处的...

拉普拉斯算子为 如果图像的模糊是由扩散现象引起的,则锐化后的图像g为 式中:f、g分别为锐化前后的图像,k为与扩散效应有关的系数。k的选择要合理,太大会使图像中的轮廓边缘产生过冲;k太小,锐化不明显。 对数字图像来讲,f(x, y)的二阶偏导...

拉普拉斯算子从形式上看表示,一个场变量的梯度的散度。散度的概念是很清晰的,从高斯方程应用到静电场领域可以知道,散度可以表示一个矢量在单位空间内产生通量的强度,静电场中因为一个封闭的曲面内部有静电荷,那么这个封闭曲面包围的三维体...

你好!这应该是泛函分析的内容 f(x+h)=f(x)+Ah+o(||h||),则称f为Frechet可微,A为导数。这里的A是一个矩阵 一会待我补上一个学习网盘资源吧 很高兴能回答您的提问,您不用添加任何财富,只要及时采纳就是对我们最好的回报 。若提问人还有任何不...

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