Convolution //采用线性过滤Linear combination of neighboring pixels using a convolution kernel?Pre-defined filters for?Edge detection //功能Laplacian, Gradient ...
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2017-01-11 11:59:25
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本文主要包括以下内容
中值滤波及其改进算法
图像锐化， 包括梯度算子、拉普拉斯算子、高提升滤波和高斯-拉普拉斯变换
本章的典型囊例分析
对椒盐噪声的平滑效果比较
Laplacian与LoG...
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2016-12-24 20:50:23
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需要整理 Gaussian filter https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter Laplacian/Laplacian of Gaussian http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/log.htm Dif ...
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2016-12-03 12:44:47
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Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015 摘要：本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像。我们的方法利用 Lap ...
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2016-10-16 16:59:59
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不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有 ...
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2016-07-19 09:39:06
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标签： 知识/探索 流形 分类： technic 知识/探索 流形 局部线性嵌入（LLE） 等距映射（Isomap） 拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmap） 局部线性嵌入（LLE）前提假设：采样数据所在的低维流形在局部是线性的，即每个采样点可以用它的近邻点线性表示。求解方法：特征值 ...
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2016-07-15 00:44:30
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拉普拉斯高斯算子是一种二阶导数算子，将在边缘处产生一个陡峭的零交叉, Laplacian算子是各向同性的，能对任何走向的界线和线条进行锐化，无方向性。这是拉普拉斯算子区别于其他算法的最大优点。
对一个连续函数f(i,j)，它在位置(i,j)的拉普拉斯算子定义如下：
在图像边缘检测中，为了运算方便，函数的拉普拉斯高斯算子也是借助模板来实现的。其模板有一个基本要求：模板中心的系数为正，...
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2016-07-03 19:28:49
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LoG边缘检测算子首先对图像做高斯滤波,然后再求其拉普拉斯（Laplacian）二阶导数。即图像与 Laplacian of the Gaussian function 进行滤波运算。最后，通过检测滤波结果的零交叉（Zero crossings）可以获得图像或物体的边缘。因而，也被业界简称为Laplacian-of-Gaussian (LoG)算子。
LoG边缘检测算法步骤：
1.平滑：高...
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2016-07-03 19:28:17
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一、首先实现 laplacian金字塔的分割和重构 #include "stdafx.h" #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; ... ...
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2016-06-05 23:11:07
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DoG(Difference of Gaussian) DoG (Difference of Gaussian)是灰度图像增强和角点检测的方法，其做法较简单，证明较复杂，具体讲解如下: Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。我们已经知道可以通过将图像与高斯函数进行卷 ...
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2016-04-17 20:35:47
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