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  • laplace滤波 模板
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    2019-06-07 22:47:26

    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

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  • 代码: clc clear all A=imread('cam_38.png'); B=rgb2gray(A); imshow(B);...%拉普拉斯滤波模板 C=imfilter(B,mask,'replicate'); figure(2),imshow(C); 我们这里使用的拉普拉斯模板是 imfilte

    代码:


    clc
    clear all
    A=imread('cam_38.png');
    B=rgb2gray(A);
    imshow(B);
    mask=[0,1,0;1,-4,1;0,1,0];%拉普拉斯滤波模板
    C=imfilter(B,mask,'replicate');
    figure(2),imshow(C);


    我们这里使用的拉普拉斯模板是




    imfilter:


        功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波


        用法:g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)


         其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像。filtering_mode用于指定在滤波


     过程中是使用“相关”还是“卷积”。


        boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的大小确定。具体参数


     选项见下表:

      

     

      

    输入图片:



    结果图:



    展开全文
  • Matlab 拉普拉斯滤波 以及 imfilter 详解(多图)08-08栏目:技术TAG:imfilterimfilter代码: jhua.orgclcclear allA=imread('cam_38.png');...%拉普拉斯滤波模板C=imfilter(B,mask,'replicate');...

    Matlab 拉普拉斯滤波 以及 imfilter 详解(多图)

    08-08栏目:技术

    TAG:imfilter

    imfilter

    代码: jhua.orgclc

    clear all

    A=imread('cam_38.png');

    B=rgb2gray(A);

    imshow(B);

    mask=[0,1,0;1,-4,1;0,1,0];%拉普拉斯滤波模板

    C=imfilter(B,mask,'replicate');

    figure(2),imshow(C);

    jhua.org

    我们这里使用的拉普拉斯模板是

    2a56c054cbf0599eb8a9a44440598d97.png

    copyright www.jhua.org

    imfilter: copyright jhua.org

    功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波 jhua.org

    用法:g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)

    jhua.org

    其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像。filtering_mode用于指定在滤波 jhua.org

    过程中是使用“相关”还是“卷积”。 https://www.jhua.org

    boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的大小确定。具体参数 copyright jhua.org

    选项见下表:

    copyright jhua.org

    jhua.org

    54723d5c42f0f69e24305c776a386654.png https://www.jhua.org

    https://www.jhua.org

    输入图片: https://www.jhua.org

    cca45782d1939a0f5aff03d662a57db7.png copyright jhua.org

    结果图:

    jhua.org

    c03008b6a615cb4d6b79067d95ee1992.png www.jhua.org

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    们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数,可以使边缘值最大化。如下图所示:

    那么,如果求二阶导数会得到什么呢?

    可以观察到二阶导数为0的地方。因此,可以利用该方法获取图像中的边缘。然而,需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方,还可能是一些无意义的位置,根据需要通过滤波处理该情况。

    二阶微分

    现在我们来讨论二阶微分,它是拉普拉斯算子的基础,与微积分中定义的微分略有不同,数字图像中处理的是离散的值,因此对于一维函数的一阶微分的基本定义是差值:

    类似的,二阶微分定义为:

    将一维函数扩展到二维:

    二阶微分的定义保证了以下几点:

    1、在恒定灰度区域的微分值为0

    2、在灰度台阶或斜坡的起点处微分值非零

    可以看出,二阶微分可以检测出图像的边缘、增强细节

    拉普拉斯算子

    从上面的解释,可以看出二阶导数可以拥有边缘检测。由于图像是二维的,因此需要分别获取两个方向的导数。这里使用的是拉普拉斯算子来进行近似。

    拉普拉斯算子用下面公式定义:

    其中:

    可以用多种方式将其表示为数字形式。对于一个3*3的区域,一般情况下被推荐最多的形式是:

    实现上式的滤波器模板为:

    我们可以发现,拉普拉斯算子不需要向Sobel算子那样分别对x,y方向进行处理,它可以直接处理,现在我们来看看OpenCV中的拉普拉斯算子的函数原型:

    dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])

    如果看了上一个教程中对于Sobel算子的介绍,这里的参数应该不难理解。

    前两个是必须的参数:

    第一个参数是需要处理的图像;

    第二个参数是图像的深度,-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度;

    其后是可选的参数:

    dst不用解释了;

    ksize是算子的大小,必须为1、3、5、7。默认为1。

    scale是缩放导数的比例常数,默认情况下没有伸缩系数;

    delta是一个可选的增量,将会加到最终的dst中,同样,默认情况下没有额外的值加到dst中;

    borderType是判断图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。

    我们来看代码:import cv2

    import numpy as np

    img = cv2.imread("pie.png")

    dst = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_16S,ksize=3)

    dst = cv2.convertScaleAbs(dst)

    cv2.imshow("img",img)

    cv2.imshow("res",dst)

    cv2.waitKey(0)

    cv2.destroyAllWindows()

    现在可以拿这个结果对比上一个教程的结果了,我们发现,这个结果要比上一个教程的结果好的多,对于边缘检测没有大的偏差。

    然而事实上,这只是对于简单的图像而言,而对于一幅复杂的图像,那么边缘提取就有点爱莫能助了,我们来看代码:import cv2

    import numpy as np

    img = cv2.imread("cat.jpg")

    dst = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_16S,ksize=3)

    dst = cv2.convertScaleAbs(dst)

    cv2.imshow("img",img)

    cv2.imshow("res",dst)

    cv2.waitKey(0)

    cv2.destroyAllWindows()

    可以看到,对于较为复杂的图像,拉普拉斯算子的效果也并不是很好,由于二阶微分一定的局限性,目前的边缘检测还不够完美,我们需要一种综合的算法,而这将在下一个教程中介绍到。

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