• 先上个简单的示例,看MATLAB中拉普拉斯滤波器是如何实现的: 令原图f=magic(3) f =  8 1 6  3 5 7  4 9 2 掩膜采用标准Laplacian掩膜:w=fspecial('laplacian',0) w =  0 1 0  1

    先上个简单的示例,看MATLAB中拉普拉斯滤波器是如何实现的:

    令原图f=magic(3)

    f =
         8     1     6
         3     5     7
         4     9     2

    掩膜采用标准Laplacian掩膜:w=fspecial('laplacian',0)

    w =
         0     1     0
         1    -4     1
         0     1     0

    n=imfilter(f,w,'replicate');默认参数为'same',结果为:

    n =
       -12    16    -4
         8     0    -8
         4   -16    12

    采用'full'参数,n=imfilter(f,w,'replicate','full');结果为:

    n =
         0    -7    12    -5     0
        -5   -12    16    -4     1
         6     8     0    -8    -6
        -1     4   -16    12     5
         0     5   -12     7     0

    =========

    实现过程:

    ①模板旋转180度(和原来一样,因为是对称的模板)

    w' =
         0     1     0
         1    -4     1
         0     1     0

    ②图像边界填充,这里采用'replicate'方式:

    >> k=padarray(m,[2 2],'replicate')
    k =
         8     8     8     1     6     6     6
         8     8     8     1     6     6     6
         8     8     8     1     6     6     6
         3     3     3     5     7     7     7
         4     4     4     9     2     2     2
         4     4     4     9     2     2     2
         4     4     4     9     2     2     2

    (黄色背景为原始图像)

    ③进行卷积运算:





    ……(逐步计算,直至模板全部移过图像)

    ④去除边界,得到结果:



    上述即用laplacian滤波模板进行图像滤波的过程(实际上是一个空间卷积操作)。

    以一幅uint8类灰度图像为例,原图:


    直接使用laplacian滤波模板滤波:

    >> f=imread('moon.tif');
    >> w=fspecial('laplacian',0)
    >> g1=imfilter(f,w,'replicate');

    >> imshow(g1)



    效果并不理想,因为原图是一幅uint8类图像,输出结果仍为uint8类,所有像素均为正值,而拉普拉斯滤波模板中存在负值,变换结果中的所有负值被截掉了。
    解决此问题,须先进行类型变换:

    f2=im2double(f);  %将f转换为归一化的double类图像

    然后再进行滤波:

    >> g2=imfilter(f2,w,'replicate');
    >> imshow(g2,[])


    此图像即含有负值的滤波结果,相比于原图,丢失了一些灰度色调,故还需用原图减去此滤波结果(以还原失去的灰度色调):

    >> g=f2-g2;figure,imshow(g)


    比原图清晰了很多。

    另外,使用考虑了对角线元素的中心为8的拉普拉斯算子还可以获得更为清晰的图像:

    >> w8=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1]

    w8 =
         1     1     1
         1    -8     1
         1     1     1
    >> g8=f-imfilter(f,w8,'replicate');
    >> figure,imshow(g8)



    ===========

    拉普拉斯算子的数学定义:



    式(2)为式(1)的数字近似,式(3)中g(x,y)为目标图像,f(x,y)为原始图像。c为1(当掩膜中心系数为正时),c为-1(当掩膜中心系数为负时)

    由于laplacian算子是微分操作符,所以它会使图像锐化,并使常量区域为0

     

    后记:关键点是模板的选取。

    展开全文
  • 滤波是图像处理很重要的一部分,主要分为空间滤波和频域滤波,此节主要说明空间滤波。空间滤波可以分为线性空间滤波和非线性空间滤波。所用函数包括:imfliter, colfit, padarray, fspecial, ordfilt2, medfilt2。...

    滤波是图像处理很重要的一部分,主要分为空间滤波和频域滤波,此节主要说明空间滤波。空间滤波可以分为线性空间滤波和非线性空间滤波。所用函数包括:imfliter, colfit, padarray, fspecial, ordfilt2, medfilt2。

    滤波函数

    线性空间滤波

    线性空间滤波是对区域的像素做先行处理,将领域内的每个像素与对应的系数相乘。其中所用到的矩阵,是滤波器或者说是掩模。线性空间滤波主要有两种方式,一是相关,另一个是卷积。二者的区别是滤波器是否发生反转,介绍可以参阅信号。

    imfilter

    • 函数语法:
      g = imfilter(f,w,filtering_mode,boundary _options,size _options)
      • f:输入图像
      • w:掩模(滤波器)
      • filtering_mode:滤波方式,相关还是卷积
      • boundary_options:零填充的方法
      • 选项介绍:
        Paste_Image.png
      • 注意:显示图像类型问题,可能会出现显示发白问题。
        http://blog.csdn.net/linxid/article/details/78145516
    • 代码示例:
    img1 = imread('key2.jpg');
    imshow(img1);
    img2 = rgb2gray(img1);
    imshow(img2);
    w = [0 1 0;1 -4 1;0 1 0];
    %默认的边界选项,滤波
    gd = imfilter(img2,w);
    figure,imshow(gd,[ ]);
    %通过复制边界进行填充
    gr = imfilter(img2,w,'replicate');
    figure,imshow(gr,[]);
    %通过边界对称填充
    gs = imfilter(img2,w,'symmetric');
    figure,imshow(gs,[ ]);
    %包括循环边界...
    
    %注意图像类型

    非线性空间滤波

    线性空间滤波是基于计算像素的乘积之和,是一个线性运算。而非线性空间滤波,是对像素做函数运算。两个常用的非线性滤波函数是colfilt和nlfilter。由于colfilt执行起来比nlfilter快得多,所以我们多采用colfilt。

    colfilt

    • 函数语法:
      g = colfilt(f, [m n], 'sliding', @fun, parameters);
      • f:输入图像
      • [m n]:滤波区域的维数
      • ‘sliding’:滤波器逐个像素滑动
      • ‘@fun’:‘@’称为函数句柄,fun为处理函数
      • ‘parameters’:函数可能用到的参数

    colfiltu不同于imfilter,填充方式没有确定,进行滤波之前,我们需要自行对图像进行填充,这里我们使用padarray函数。
    除此之外此函数很重要的一部分是定义所用到的函数,首先要定义非线性函数。

    padarray

    • 函数语法:
      fp = padarray(f, [ r c ], method, direction);
      • f,fp:输出和填充后的图像
      • [r c]:填充f的行数和列数,是填充的数目,不是填充后矩阵的数目
      • method和direction:

    空间滤波器

    MATLAB的图像工具箱可以自动生成一些规定的滤波器。

    线性空间滤波器

    fspecial

    该函数可以生成工具箱预定义的二维线性空间滤波器。

    • 函数语法:
      w = fspecial('type', parameters);

    ‘type’为滤波器类型,‘parameters’为定义参数,详细情况如下:

    Paste_Image.png
    经典的一个滤波器是拉普拉斯滤波器,定义算子和通用的近似数字表达式,可查阅信号课本。
    1.对图像做卷积操作可实现此变换,掩模如下所示:
    Paste_Image.png
    2.另一种定义考虑对角线元素,掩模是:
    Paste_Image.png
    3. fspecial实现一个更为常见的拉普拉斯算子掩模:
    Paste_Image.png
    fspecial仅仅是为了生成一个滤波器,滤波器同样可以手动设置。我们在使用拉普拉斯算子处理后,可以用原图减去操作后的结果,还原失去的灰度的色调。通过变换后我们可以得到更清晰的图像。

    • 代码示例:
    img1 = imread('night.jpg');
    %定义两个不同的滤波方法
    w4 = fspecial('laplacian',0);
    w8 = [1 1 1;1 -8 1;1 1 1];
    %进行类型转换,保证显示图像更好
    img1 = im2double(img1);
    %拉普拉斯滤波后的图像
    img_f1 = imfilter(img1,w4,'replicate');
    img_f2 = imfilter(img1,w8,'replicate');
    %进行图像相减
    img_out1 = img1 - img_f1;
    img_out2 = img1 - img_f2;
    imshow(img1);
    figure,imshow(img_out1);
    figure,imshow(img_out2);

    非线性空间滤波器

    用于生成非线性空间滤波的一个工具是函数ordfilt2,可以生成统计排序的滤波器,而这些都是非线性滤波器。

    • 函数语法:
      g = ordfilt2(f, order, domain);
      f为输入图像,函数用一组元素中第order个元素来代替f中的每一个元素。domain来指定领域,是一个m*n的矩阵。对领域内的元素进行排序后,再代替。常用此类滤波器:
      1.最小滤波器:
      g = ordfilt2(f,1,ones(m, n));
      ones(m,n)用于创建矩阵。
      2.最大滤波器:
      g = ordfilt2(f,m*n,ones(m,n));
      3.中值滤波器:
      g = ordfilt2(f,median(1:m*n),ones(m,n));
      median(1:m*n)是指1到m *n的中值。median的通用语法为:
      v = median(A,dim);
      v是一个向量,是A矩阵沿行(或列)的中值所构成的向量。dim = 1,取相应列的中值,dim = 2,取相应行的中值。
      中值滤波是一种非常重要的非线性滤波器。是降低图像椒盐噪声的一种有效工具。
    • medfilt2
      工具箱所提供的一个专门的二维中值滤波函数。
      g = medfilt2(f,[m n],padopt);
      [m n]定义领域矩阵,padopt指定边界填充选项。
      中值滤波前后对比效果:

    原图.png

    Paste_Image.png

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  • 拉普拉斯滤波器简介: 我们知道: 拉普拉斯算子 ↑ x方向上二阶偏导数的数值近似计算 ↑ y方向上二阶偏导数的数值近似计算 ↑ 拉普拉斯算子在平面内的数值近似 ↑ 拉普拉斯滤波器卷积核...

    一. 拉普拉斯滤波器简介:

            我们知道:

    拉普拉斯算子 ↑

     

    x方向上二阶偏导数的数值近似计算 ↑

     

    y方向上二阶偏导数的数值近似计算 ↑

     

    拉普拉斯算子在平面内的数值近似 ↑

     

    拉普拉斯滤波器卷积核表示 ↑


    二. 3*3的laplacian滤波器实现

    # laplacian filter
    
    def laplacian_filter(img, K_size=3):
    
        H, W = img.shape
    
        # zero padding
    
        pad = K_size // 2
    
        out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)
    
        out[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)
    
        tmp = out.copy()
    
        # laplacian kernle
    
        K = [[0., 1., 0.],[1., -4., 1.], [0., 1., 0.]]
    
        # filtering
    
        for y in range(H):
    
            for x in range(W):
    
                out[pad + y, pad + x] = np.sum(K * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))
    
        out = np.clip(out, 0, 255)
    
        out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)
    
        return out

    三. 利用laplacian滤波器实现图像的锐化

            由于拉普拉斯是一种微分算子,它的应用可增强图像中灰度突变的区域,减弱灰度的缓慢变化区域。

            因此,锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理,产生描述灰度突变的图像,再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像:

    使用拉普拉斯滤波器实现的图像锐化算法 ↑

            其中,f(x,y)为原始图像,g(x,y)为锐化后图像,c为-1(卷积核中间为负数时,若卷积核中间为正数,则c为1)。


    四. 通过laplacian滤波器实现图像锐化 python源码

    import cv2
    
    import numpy as np
    
    # Image sharpening by laplacian filter
    
    def laplacian_sharpening(img, K_size=3):
    
        H, W = img.shape
    
        # zero padding
    
        pad = K_size // 2
    
        out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)
    
        out[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)
    
        tmp = out.copy()
    
        # laplacian kernle
    
        K = [[0., 1., 0.],[1., -4., 1.], [0., 1., 0.]]
    
        # filtering and adding image -> Sharpening image
    
        for y in range(H):
    
            for x in range(W):
    
                # core code
    
                out[pad + y, pad + x] = (-1) * np.sum(K * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size])) + tmp[pad + y, pad + x]
    
        out = np.clip(out, 0, 255)
    
        out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)
    
        return out
    
    # Read Gray Scale image
    
    img = cv2.imread("../paojie_g.jpg",0).astype(np.float)
    
    # Image sharpening by laplacian filter
    
    out = laplacian_sharpening(img, K_size=3)
    
    # Save result
    
    cv2.imwrite("out.jpg", out)
    
    cv2.imshow("result", out)
    
    cv2.waitKey(0)
    
    cv2.destroyAllWindows()

    五. 实验结果:

    锐化后图像 ↑

    原图 ↑


    六. 参考内容

            https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12506972.html

            https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12506972.html

    展开全文
  • 详解拉普拉斯滤波器

    2019-08-01 17:27:55
    因此,锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理,产生描述灰度突变的图像,再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像 这种简单的锐化方法既可以产生拉普拉斯锐化处理的效果,同时又能保留背景信息,将原始...

    一、拉普拉斯算子

    拉普拉斯算子定义
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    二、拉普拉斯作用

    由于拉普拉斯是一种微分算子,它的应用可增强图像中灰度突变的区域,减弱灰度的缓慢变化区域。
    因此,锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理,产生描述灰度突变的图像,再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像

    这种简单的锐化方法既可以产生拉普拉斯锐化处理的效果,同时又能保留背景信息,将原始图像叠加到拉普拉斯变换的处理结果中去,可以使图像中的各灰度值得到保留,使灰度突变处的对比度得到增强,最终结果是在保留图像背景的前提下,突现出图像中小的细节信息

    注意:这里所提的叠加,需要根据模板中心系数来确定加或减

    三、示例

    原图 Figure 1 ,一幅略显模糊的月球北极图像
    在这里插入图片描述
    对图像增强操作是 锐化图像(点击查看更多),同时尽可能地保留其灰度色调

    % 生成并显示一个拉普拉斯滤波器
    >> w = fspecial('laplacian',0)
    w =
         0     1     0
         1    -4     1
         0     1     0
    % 手工指定其形状
    >> wp = [0 1 0;1 -4 1;0 1 0];
    % 将 w 应用到输入图像 f 中
    >> g1 = imfilter(f,w,'replicate');
    >> figure,imshow(g1,[])
    

    在这里插入图片描述
    结果图像所有的像素都是正的,由于滤波器的中心系数为负,所以希望得到一个带负值的拉普拉斯图像,由于 f 是 uint8 类图像,所以使用 imfilter 滤波后的输出图像与输入图像时同类图像,所以负值将被截掉。

    可以在滤波前将 f 转换为 double 类图像来解决这一问题

    >> f2 = im2double(f);
    >> g2 = imfilter(f2,w,'replicate');
    >> figure,imshow(g2,[]) % 得到拉普拉斯图像的典型外观 Figure 3
    % 最后从原图中减去用拉普拉斯算子处理过的结果,以还原失去的灰度色调
    % 因为中心系数为负值,所以 公式中 c 为负值,即减
    >> g = f2 - g2;
    >> figure,imshow(g)
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,...

    前言:本程序是我去年实现论文算法时所做。主要功能为标记切割肝脏区域。时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述。

    NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义

    想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常

    .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码。dcm数据连接

    clc,clear
    img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件  (所谓的灰度值)
    metadata=dicominfo('10011.dcm');%获取dcm文件的信息
    % figure
    % imagesc(img_1);
    % imshow(uint8(img_1));
    Hu0=(int16(img_1)*1+(-1024));
    %文档中的第二步,转为CT值的那个。
    %% 窗宽窗位设置:c 窗位   w 窗宽  这个是按照你给的公式写的
    Hu=double(Hu0);%此时有正负。转双精度的CT值。
    gm=255;
    c=60;
    w=100;
    Gv=0.*(Hu<c-w/2)+(gm/w)*(Hu+(w/2)-c).*(c-w/2<=Hu&Hu<=c+w/2)+gm.*(Hu>c+w/2);%Gv为显示灰度。
    figure
    imshow(uint8(Gv));
    title('加窗')
    %%   一次CTRL+T
    %%  拉普拉斯高斯滤波 (有库函数)  %这个是整体区域。
    img_gray=uint8(Gv);
    hsize=10;%滤波模板大小。自己可以修改  
    sigma=0.4; %滤波系数sigma  自己修改会得到不同的效果图
    h = fspecial('log', hsize, sigma); %构造拉普拉斯_高斯滤波器,'log'是这个滤波器的标志
    img_filter0=double(imfilter(Hu0, h)); %调用matlab中的imfilter函数 ,进行滤波。其中img_gray为要过滤的图像,h为滤波器。
    figure
    img_filter=uint8(img_filter0);
    imshow((img_filter));%显示图像
    title('拉普拉斯高斯滤波')
    %%
    %% 自作ROI区域    利用ginput函数标出点,然后包围所标区域。%%对滤波变换后进行抠图
    figure
    imshow(img_filter);%%此处为img_filter 就是对滤波后抠图,此处为img_gray就是对为滤波的灰度图进行抠图。
    title('加窗图抠图')
    hold on
    x=[];y=[];
    n=0;
    while(1)
        [xtemp,ytemp,button]=ginput(1);
        plot(xtemp,ytemp,'r*');
        x=[x xtemp];
        y=[y ytemp];
        n=n+1;
    %     text(xtemp+0.1,ytemp,int2str(n));
        if(button==32)   %button=32表示  当你点点完了。你就按空格,退出点点的状态。
            break
        end
    end
    line(x,y);%x y连线
    % hold off
    t=1:n;
    tt=1:0.1:n;
    xx=spline(t,x,tt);  %因为手点 点数不够多,不够精确,需要插值  spline为插值函数
    yy=spline(t,y,tt);
    plot(xx,yy,'b:');
    BW = roipoly(img_filter,xx,yy); %roipoly为抠图函数。以img_filiter为基础。xx yy为轮廓。包围的区域扣出来
    figure, imshow(BW) %返回的是一个二值图像BW。就是一张黑白图。扣除的地方为1.其他地方均为0;
    title('轮廓图')
    %%  下面返回 被扣的地方的图像。 就是图上只有被扣除的东西
    figure
    img_last=BW.*(double(img_filter));%原理是这样:BW为 1 0的二值图,被扣的地方是兴趣区域都是1.这时
    %与原图像进行.* ,除了为1的地方返回灰度值*1,其他地方都返回灰度值*0。
    img_last1=uint8(img_last);%转为uint8格式。不然显示不了
    img_last1(img_last1==0)=NaN;% 调整背景。
    % figure
    subplot(221)
    imshow(img_last1)%显示最后的图像
    title('轮廓返回图')
    %%
    %你需要的兴趣区域的数据如下: 。它的特点就是 兴趣区域为原图的CT值,非兴趣区域全是0;matlab图像是矩阵。所以必须是规则的。
    %所以 要有0 来填充。
    final_CT=BW.*(Hu);%%你要是要用 最后的抠图的CT值。这个就是。
    
    
    %%论文中  有这么一句话:the mean gray-level intensity (m) and uniformity (u)
    %%指的是平均灰度强度和均一性。实质求的是ROI区域的灰度值,和灰度值的均一性;
    %% l是灰度值, p(l)是l灰度值出现的概率。
    %% 先给图像加窗 转为灰度值Gv——>拉普拉斯高斯滤波——>抠图——>求抠图地方的灰度平均值m、均一性值n
    %% 那个gui是演示用的。是在没滤波的基础上进行的抠图。没有关系。因为数据在这产生。
    %%  img_last1 的最后数据。就是 抠出得图。周围用 0填充的。所以周围为黑色。
    
    [p,q]=size(img_last1);
    RGB=zeros(p,q);
    img_B=cat(3,RGB,RGB,img_last1);%实质就是讲RGB  R=0,G=0,B=灰度值。下面类似。
    subplot(222)
    imshow(img_B);
    title('B')
    img_G=cat(3,RGB,img_last1,RGB);
    subplot(223)
    imshow(img_G);
    title('G')
    img_R=cat(3,img_last1,RGB,RGB);
    subplot(224)
    imshow(img_R);
    title('R')
    
    
    %%   ROI 区域均值求取。 img_mean;
    img_sum=sum(img_last1(:));%求出所有元素总和。填充区域为0 。不影响。
    N=numel(find(BW==1));%BW中有1的地方 就是有灰度的地方。所以BW中1 的多少,就是灰度的总数。
    img_mean=img_sum/N;
    

    大致的结果图如下:

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  • Laplacian滤波器是对图像亮度进行二次微分从而检测边缘的滤波器。由于数字图像是离散的,xxx方向和yyy方向的一次微分分别按照以下式子计算: Ix(x,y)=I(x+1,y)−I(x,y)(x+1)−x=I(x+1,y)−I(x,y)Iy(x,y)=I(x,y+1)−I...
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  • 最近在看OpenCV 图像处理-平滑处理这个章节,于是呢,想着滤波器总结一下。这里主要是空间域滤波器的介绍,频率域以后再说吧。 首先分为平滑空间滤波器和锐化空间滤波器来进行介绍。平滑空间滤波器主要用于模糊处理...
  • 先上个简单的示例,看MATLAB中拉普拉斯滤波器是如何实现的: 令原图f=magic(3) f =  8 1 6  3 5 7  4 9 2 掩膜采用标准Laplacian掩膜:w=fspecial('laplacian',0) w =  0 1 0  1 -4 
  • 冈萨雷斯 数字图像处理(第三版)matlab代码 图3.38 拉普拉斯算子使图像锐化(月球北极的模糊图像、未标定的拉普拉斯滤波,标定的拉普拉斯及锐化后的图像)
  • 拉普拉斯变换的形式是▽2f=∂2f∂x2+∂2f∂y2\triangledown ^{2}f=\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 f}{\partial y^2} 可以证明拉普拉斯算子的傅里叶变换对为▽2f=∂2f∂x2+∂2f∂y2\...
  • 与微积分中定义的微分略有不同,数字图像处理的是离散的值,因此对于一维函数的一阶微分的基本定义是差值: ∂f∂x=f(x+1)−f(x)∂f∂x=f(x+1)−f(x) \frac{\partial f}{\partial x} = f(x+1) - f(x) 类似的,...
  • 滤波器可以说是信号处理中最重要的研究对象,滤波器可以将原始信号的有用信息通过各种组合来凸显出来,因此很多时候也将它们称为Neighborhood operators,基本上所有涉及到特征的应用场合都要考虑滤波器,即使是发展...
  • 拉普拉斯算子用于图像锐化处理-拉普拉斯算子用于图像锐化处理.doc 用Matlab拉普拉斯算子 处理图像,达到锐化边缘的效果 含有Matlab程序及相关图片
  • 拉普拉斯的原理

    2014-12-01 22:12:32
    拉普拉斯是一种二阶导数算子,是一个与方向无关的各向同性(旋转轴对称)...一般是将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起,即log算子优化而成的-----先用高斯算子对图像进行平滑,然后采用拉普拉斯算子根据二阶微分
  • 图像处理-线性滤波-2 图像微分(1、2阶导数和拉普拉斯算子) 文章转载自:http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/20/2051780.html 更复杂些的滤波算子一般是先利用高斯滤波来平滑,然后计算其1...
  • 博主本学习选修数字图像处理课程,用到的教材时冈萨雷斯的《数字图像处理》,作业中图像拉普拉斯变化的实现,虽然用Matalb比较容易就能实现,但是还是想用python完成。 Python+OpenCV拉普拉斯图像锐化这一篇博客是...
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