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  • 拉普拉斯锐化

    2017-10-12 11:51:00
    拉普拉斯锐化原理图像的拉普拉斯锐化是利用拉普拉斯算子对图像进行边缘增强的一种方法,拉普拉斯算子是以图像邻域内像素灰度查分计算为基础,通过二阶微分推导出的一种图像邻域增强算法。基本思想是:当邻域内的中心...

    图像锐化:提供图像的对比度从而使得图像清晰起来,在图像平滑中,为了使得图像模糊,通常采用邻域平均的方法缩小邻域内像素之间的灰度差异。在图像锐化中,提高邻域内像素的灰度差来提高图像的对比度。

    拉普拉斯锐化原理

    图像的拉普拉斯锐化是利用拉普拉斯算子对图像进行边缘增强的一种方法,拉普拉斯算子是以图像邻域内像素灰度查分计算为基础,通过二阶微分推导出的一种图像邻域增强算法。基本思想是:当邻域内的中心像素灰度低于它所在的邻域内的其他像素的平均灰度时,此中心像素的灰度应被进一步降低。当邻域内的中心像素灰度高于它所在的邻域内的其他像素的平均灰度时,此中心像素的灰度应被进一步提高。

    拉普拉斯锐化图像是根据图像某个像素的周围像素到此像素的突变程度有关,也就是说它的依据是图像像素的变化过程。一个函数的一阶微分描述了函数图像是朝向哪里变化的,即增长或者降低;而二阶微分描述的是图像变化的速度,急剧增长下降还是平缓的增长下降。

    边缘检测的结果通常用灰度图来表示,原图像中的边缘部分用灰度较高的像素显示,而没有边缘的部分在灰度图中显示为黑色。

    拉普拉斯锐化模板

    四方向模板,八方向模板
    当邻域内像素灰度相同时,模板卷积运算结果为0;当中心像素的灰度高于邻域内其他像素的平均灰度时,模板卷积运算为正数。当中心像素的灰度低于邻域内其他像素的平均灰度时,模板卷积运算为负数。
    对卷积运算结果用适当的衰减因子处理并加在原中心像素上,就可以图像的锐化处理。

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  • 拉普拉斯 锐化

    千次阅读 2013-07-22 08:54:32
    拉普拉斯锐化是一种很常见的图像增强技术,其实现简单,效果杠杠滴。在《数字图像处理》这本绿宝书中讲的很透彻,本文不打算详细讲解了,作为粗略的总结。 拉普拉斯锐化跟高斯滤波等都是相似的,拉普拉斯也有一个...

    拉普拉斯锐化是一种很常见的图像增强技术,其实现简单,效果杠杠滴。在《数字图像处理》这本绿宝书中讲的很透彻,本文不打算详细讲解了,作为粗略的总结。

    拉普拉斯锐化跟高斯滤波等都是相似的,拉普拉斯也有一个模板,就像高斯的模板一样。通过这个模板在图像中处理一遍后,就锐化了!


    0 1 0
    1 -4 1
    0 1 0
    (1)这个模板只考虑4邻域

    1 1 1
    1 -8 1
    1 1 1
    (2)这个模板称为对角掩膜,也就是考虑了8邻域,这种模板的锐化效果要更好一些。不过有时候会产生锐化过度的副作用。

    0 -1 0
    -1 4 -1
    0 -1 0
    (3)这个模板的中心与(1)中的正好相反,没啥区别,唯一的区别在下面会说明一下。

    请看下面结合opencv实现的代码:

    //拉普拉斯滤波
    void Laplace(IplImage *srcImg,IplImage *destImg)
    {
    	const int widthStep = srcImg->widthStep;
    	uchar *pData = (uchar *)srcImg->imageData;
    	for ( int i = 1; i < srcImg->height - 1; ++i )
    		for ( int j  = 1; j < srcImg->width - 1; ++j )
    		{
    			int count = pData[(i-1)*widthStep + j] + pData[i*widthStep + j -1] +
    				       pData[i*widthStep + j + 1] + pData[(i+1)*widthStep +j] ;//+
    					   //pData[(i-1)*widthStep +j-1] +pData[(i-1)*widthStep+j+1] +
    					   //pData[(i+1)*widthStep +j-1]+ pData[(i+1)*widthStep+j+1];
    			int tmpGray = 4*pData[i*widthStep +j] - count;
    			if (tmpGray >255 )
    				tmpGray = 255;
    			else if(tmpGray < 0 )
    				tmpGray = 0;
    			destImg->imageData[i*widthStep +j] = (uchar)tmpGray;
    				       
    		}
    
    }

    原图是


    锐化完了居然变成了下面这样子!


    其实这个锐化完的图像就相当于图像的轮廓线,下面是要把这幅轮廓线加到原图中,才会有锐化的效果。中心为负值的模板就是原图减去这个轮廓图。效果都是一样的,就是融合的时候加减的问题。


    很多人说,好麻烦,还要再加上原图,其实只要把模板稍微变一变就OK了。原来是4,那么我现在变成5,模板扫荡一遍后就是锐化完的图片,再也不用另外相加了。


    下面考虑我把4加1变成5就是锐化的原图,假如我不加1,我加了0.5,或者是1.5,会有神马效果呢?加上大于1的,会让图像变得更亮,但是锐化的就不是那么明显了。加上小于1的,图像自然会暗些。下面这幅图是4加上2的效果,,也就是模板的中心值为6.



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  • Visual C++数字图像处理典型算法及实现,拉普拉斯锐化算法实现
  • 拉普拉斯锐化图像

    万次阅读 多人点赞 2015-10-22 10:38:01
    拉普拉斯实现图像锐化,matlab实现

    在图像增强中,平滑是为了消除图像中噪声的干扰,或者降低对比度,与之相反,有时为了强调图像的边缘和细节,需要对图像进行锐化,提高对比度。

    图的边缘是指在局部不连续的特征。

    简要介绍一下原理:

            拉普拉斯锐化图像是根据图像某个像素的周围像素到此像素的突变程度有关,也就是说它的依据是图像像素的变化程度。我们知道,一个函数的一阶微分描述了函数图像是朝哪里变化的,即增长或者降低;而二阶微分描述的则是图像变化的速度,急剧增长下降还是平缓的增长下降。那么据此我们可以猜测出依据二阶微分能够找到图像的色素的过渡程度,例如白色到黑色的过渡就是比较急剧的。

            或者用官方点的话说:当邻域中心像素灰度低于它所在的领域内其它像素的平均灰度时,此中心像素的灰度应被进一步降低,当邻域中心像素灰度高于它所在的邻域内其它像素的平均灰度时,此中心像素的灰度应被进一步提高,以此实现图像的锐化处理。

    应用:

             运用拉普拉斯可以增强图像的细节,找到图像的边缘。但是有时候会把噪音也给增强了,那么可以在锐化前对图像进行平滑处理。

    下面我们来推导二阶微分与像素的关系:

           先看一阶偏微分和推出的二元函数微分:

    一阶微分法能够用来检测边缘是否存在。

    那么二阶微分法,也就是拉普拉斯算子就可以确定边缘的位置。(有的文章中称下式为拉普拉斯掩膜中心系数

    这样可以找到一个模板矩阵:

    这个被称为四邻域也就是上面的二阶微分法

    这个是八邻域。

    【注】从上面的两种模板中就可以看出,如果一个黑色平面中有一个白点,那么模板矩阵可以使这个白点更亮。由于图像边缘就是灰度发生跳变的区域,所以拉普拉斯模板对边缘检测很有用。

    八邻域的表示法为:

    将算得的值替换原(x,y)处的像素值,可以得到类似边界的地方,然后根据下式得到锐化图像:

    话不多说,上代码(matlab编译):

    自己实现:

     

    %拉普拉斯算子锐化图像,用二阶微分
    %四邻接g(x,y)=[f(x+1,y)+f(x-1,y)+f(x,y+1)+f(x,y-1)]-4f(x,y)
    clear
    clc
    I1=imread('D:\BingZhouWork\Image\lena.jpg');
    I=im2double(I1);
    [m,n,c]=size(I);
    A=zeros(m,n,c);
    %分别处理R、G、B
    %先对R进行处理
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            A(i,j,1)=I(i+1,j,1)+I(i-1,j,1)+I(i,j+1,1)+I(i,j-1,1)-4*I(i,j,1);
        end
    end
    
    %再对G进行处理
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            A(i,j,2)=I(i+1,j,2)+I(i-1,j,2)+I(i,j+1,2)+I(i,j-1,2)-4*I(i,j,2);
        end
    end
    
    %最后对B进行处理
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            A(i,j,3)=I(i+1,j,3)+I(i-1,j,3)+I(i,j+1,3)+I(i,j-1,3)-4*I(i,j,3);
        end
    end
    B=I-A;
    
     imwrite(B,'lena.tif','tif');
     imshow('D:\BingZhouWork\Image\lena.jpg');title('不清晰图像');figure
     imshow('lena.tif');title('得到的清晰图像')


    用matlab自带的fspecial函数实现:

     

     

    %matlab直接调用拉普拉斯方法
    clear
    clc
    f=imread('D:\BingZhouWork\Image\unclear.jpg');
    f2=im2double(f); %将f转换归一化的double类图像,然后进行滤波
    w=fspecial('laplacian',0);
    g1=imfilter(f,w,'replicate');
    g=f2-g1;
    imshow(f);figure
    imshow(g);


    图像锐化:

     

     

    本文已经同步到微信公众号中,公众号与本博客将持续同步更新运动捕捉、机器学习、深度学习、计算机视觉算法,敬请关注

     

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  • 梯度锐化拉普拉斯锐化比较 This is a popular story which illustrates the advantages of not just plowing away at your work, but improving your knowledge, planning, skills and preparation first to ...

    梯度锐化拉普拉斯锐化比较

    This is a popular story which illustrates the advantages of not just plowing away at your work, but improving your knowledge, planning, skills and preparation first to achieve a better outcome in the end

    这是一个受欢迎的故事,它说明了不仅耕作工作,而且首先提高知识,计划,技能和准备工作以最终获得更好结果的优势。

    Once upon a time there were two men who lived in the same forest and decided to have a contest chopping wood.  The first man was in good physical shape and very muscular.  The second man was in good shape but smaller in statute and wiry.  They would chop wood all day and at the end of the day compare to see who had chopped the most wood.  The first man laughed to himself that there was no way this wiry little man would beat him and so they began the contest.  Every 45 minutes the second smaller man would take a break and seems to just wonder off somewhere.  The first man laughed again to himself and said “Yep there’s no way this wiry little man is going to beat me.”  This happens several times during the day.  At the end of the day the two men compare their piles of chopped wood and unbelievably enough the wiry little man has chopped twice as much wood as the more physically fit man.  He says “I don’t understand.  First I’m twice your size and twice your strength!  On top of that every 45 minutes you rolled off and took a break or a nap or something.  You must have cheated!”  The smaller man says “I didn’t cheat.  It was easy to beat you because every 45 minutes when you thought I was taking a break, I was out back sharpening my ax.” 1

    曾几何时,有两个人住在同一片森林里,决定参加一场比赛以砍柴。 第一个男人身体状况良好,非常肌肉。 第二个人身体状况良好,但体格和体格较小。 他们会整天砍木头,一天结束时比较一下谁砍了最多的木头。 第一个男人对自己开怀大笑,这个笨拙的小男人不可能击败他,于是他们开始了比赛。 第二个较小的男人每隔45分钟就会休息一下,似乎只是想知道在某个地方。 第一个男人再次对自己大笑,说:“是的,这个聪明的小男人不可能打败我。” 一天中会发生几次。 一天结束时,两个人比较了他们切碎的木头堆,令人难以置信的是,这个矮小的矮个子男人砍下的木头是身体更健康的男人的两倍。 他说:“我不明白。 首先,我的身高是您的两倍,力量是您的两倍! 最重要的是,每隔45分钟,您会滚下来休息一会儿或小睡一会儿。 你一定是被骗了!” 较小的男人说:“我没有作弊。 打败你很容易,因为每隔45分钟,当你以为我要休息时,我就会把斧头削尖。” 1个

    锐化斧头可能是 (Sharpening your ax could be)

    • reading books, blogs, slack streams, trade magazines. aka Read, Read, Read

      阅读书籍,博客,闲散流媒体,行业杂志。 aka读,读,读
    • targeted searches to find specific things to improve your efficiency, skill, performance on a particular task

      进行有针对性的搜索以查找特定的内容,以提高您在特定任务上的效率,技能和绩效
    • asking for time from your mentor

      向您的导师询问时间
    • taking time off to meditate, travel, think

      抽出时间打坐,旅行,思考
    • refreshing your motivation with exercise, reading, personal challenges

      通过锻炼,阅读,个人挑战来恢复动力
    • goal setting exercises – distilling your task into a number/ratio that you can see daily progress towards accomplishing. This sharpens your focus and your ax

      目标设定练习–将任务提炼成一定数量/比率,您可以看到完成任务的每日进度。 这会突出您的注意力和斧头
    • narrowing your task, more closely defining it, reducing it to shorter (ideally daily) deliverables. Long tasks dull axes and don’t give you opportunities to sharpen your ax – so this is a double whammy

      缩小任务范围,更严格地定义任务,将任务简化为更短的时间(理想情况下是每天)。 漫长的任务会使斧头变钝,并且不会给您机会来削尖斧头–因此这是双重打击
    • reducing multi-tasking. Focus on no more than 2-3 tasks in total – ever. Ideally focus on accomplishing one task in a given day. Chopping too many trees at once really dulls your ax. Every completed task should trigger some ax sharpening

      减少多任务处理。 总共只关注不超过2-3个任务。 理想情况下,专注于在给定的一天完成一项任务。 一次砍太多树确实会使斧头变钝。 每个完成的任务应触发一些斧头锐化
    • sanity checking what you are doing. Is it the most efficient approach? Is this task even worth doing? Does this task support the accomplishment of my goals?

      检查您在做什么。 这是最有效的方法吗? 这项任务值得吗? 此任务是否有助于实现目标?

    您何时知道是时候磨尖斧头了? (When do you know it is time to sharpen your ax?)

    • When things are going really well and you can coast a bit on what you are doing already and still get good results. This allows you time to sharpen to be ready when they slow down

      当事情进展顺利时,您可以对已经做的事情有所了解,但仍能获得良好的结果。 这样,您就可以在速度变慢时有时间进行磨练以作好准备
    • When you hit the point of diminishing returns and you need to make some changes now to get better results

      当您遇到收益递减的点时,您需要立即进行一些更改以获得更好的结果
    • When things seem to be stagnating and nothing is changing, you are falling into the same pattern, just going through the motions

      当事情似乎停滞不前,什么都没有改变时,您就会陷入相同的模式,只是在经历运动
    • When you get the sense that your tool set and techniques are stale, obsolete, antiquated

      当您感觉到您的工具集和技术过时,过时,过时
    • When you begin to feel comfortable with what you are doing and afraid of change

      当您开始对自己的工作感到满意并害怕改变时
    • When you are tired, at the end of the day, your productivity is waning. This is a great time to switch gears and use the other side of your brain which is for learning, ax sharpening

      当您累了时,到最后,您的生产力正在下降。 这是换档并利用大脑另一端进行学习,削斧的好时机
    • If you haven’t sharpened your ax in a long time – regardless of any of the above. A long time is generally more than 2-3 days

      如果您很长一段时间没有削尖斧头,则不管以上任何一项。 时间长一般超过2-3天
    • When your hours are creeping up and/or your productivity seems to be waning

      当您的时间越来越少和/或您的生产力似乎正在下降时

    1 Franchising Demystified: The Definitive Franchise Handbook.

    1《揭秘神秘的特许经营:权威特许经营手册》。

    翻译自: https://www.sqlshack.com/sharpen-your-ax/

    梯度锐化拉普拉斯锐化比较

    展开全文
  • 在matlab中实现拉普拉斯锐化的脚本文件,纯手工,全部自己动打码。
  • c++拉普拉斯锐化

    千次阅读 2017-02-28 21:00:03
    c++拉普拉斯锐化
  • 图像的模板运算 包括拉普拉斯锐化 梯度锐化 vc++编程得到的源代码
  • 图像增强VS2017编译通过,可直接运行 包括 图像平滑 中值滤波 梯度锐化 拉普拉斯锐化 伪彩色编码
  • 拉普拉斯锐化详解

    万次阅读 2018-05-19 20:12:50
    简要介绍一下原理: 拉普拉斯锐化图像是根据图像某个像素的周围像素到此像素的突变程度有关,也就是说它的依据是图像像素的变化程度。我们知道,一个函数的一阶微分描述了函数图像是朝哪里变化的,即增长或者降低;...
  • 91行代码实现图像拉普拉斯锐化,代码简练,注释详细 for(w=0;w;w++) for(l=0;l;l++) { fputc(result[w][l],fq); fputc(result[w][l],fq); fputc(result[w][l],fq); }
  • 拉普拉斯二阶锐化 |0 |-1 |0 |-1|5|-1 | 0|-1 |0 #include &quot;opencv2/opencv.hpp&quot; #include &...//opencv mask(拉普拉斯锐化) //0 -1 0 //-1 5 -1 //0 -1 0 void sharp...
  • 精通系列\精通Visual C++数字图像处理技术与工程案例\chap01\拉普拉斯锐化.rar
  • 这次记录下拉普拉斯锐化是如何增强图像的,首先介绍什么是拉普拉斯锐化? 对于二维图像公式: 从中可以看出是梯度的公式,那么扩展开表示为: 最终拉普拉斯变化的表达式为: 最后的锐化公式为: 其中,g...
  • 详细的 C代码 拉普拉斯锐化及实验处理结果
  • 拉普拉斯锐化(边缘检测) 图像处理 锐化算法
  • c++ 图像中值滤波、平滑、梯度锐化、拉普拉斯锐化及伪彩色编码
  • 数字图像处理之自实现拉普拉斯锐化
  • 拉普拉斯锐化增强

    千次阅读 2009-12-26 20:52:00
    为程序添加拉普拉斯锐化增强功能(假定对彩色图像进行处理),拉普拉斯锐化模板为:与均值滤波实现区别有以下几个方面:l ) 由于滤波器尺寸固定为3×3的,因此不需要用到滤波器尺寸设置对话框。2) 模板不同,即像素...
  • 拉普拉斯锐化(边缘检测).图像处理算法。
  • 基于FPGA的图像拉普拉斯锐化处理 AT7_Xilinx开发板(USB3.0+LVDS)资料共享 腾讯链接:https://share.weiyun.com/5GQyKKc 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1M7PLzRs-yMJv7NFJE8GVAw 提取码:qr0t 1系统概述 ...
  • 拉普拉斯锐化算法的C++源码. Visual studio C++ 6编译.
  • 拉普拉斯锐化算法是读取目标像素上下左右四个像素值,将上下左右四个像素值分别减去目标像素值,再将结果之和加上目标像素值作为目标像素最后的值,也就是说当目标像素与周围像素差值较大,那么计算后会进一步拉大...
  • PhotoShop算法实现进阶-锐化滤镜-拉普拉斯锐化(二十六) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai  图像锐化通过增加邻域像素的对比度来减弱或消除...
  • 图像增强源码(平滑,中值滤波,梯度锐化,拉普拉斯锐化,伪彩色增强)
  • VC++拉普拉斯锐化

    2011-10-22 08:10:29
    拉普拉斯边缘检测的VC++算法实现,大家有需要的话就拿走吧

空空如也

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拉普拉斯锐化