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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。

>> f=imread('lena.jpg'); >> w=fspecial('laplacian',0) w = 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 >> g=imfilter(f,w,'replicate'); >> imshow(g,[])

Gradient and Laplasse operator 词典释义 gradient and Laplacian operator

是一码事。就是用D(所谓的拉普拉斯算子)替换d/dt;用D^2替换d2/dt2。与拉氏变换的s是一码事。替掉。

离散的是不连续的,比如1,2,3,4,5 连续的是不间断的,比如1~5; 离散拉普拉斯算法适用于离散的函数,连续拉普拉斯算法适用于连续的函数

书上哪里有。。。这问题怎么回答。。。我们不知道你看的是什么书 随便找一本偏微分方程或者数学物理方程基本就会有了 拉普拉斯方程是最典型的椭圆方程,最经典的物理解释是引力位势方程。

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

MATLAB中没有现成的用于边缘检测的拉普拉斯算子函数,所以bw1=edge(i1,'laplacian',0.07);这一句是有问题的。你可以生成模板[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0]来做,或者在双重循环中实现,两者原理是一样的。

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