图像锐化/谱聚类中的拉普拉斯

最新推荐文章于 2024-03-31 06:30:00 发布
转载 最新推荐文章于 2024-03-31 06:30:00 发布 · 599 阅读 · 0

本文详细探讨了拉普拉斯算子在图像处理中的应用，特别是其在图像锐化过程中的作用。通过驰原学长的《漫谈Clustering-谱聚类》一文，深入理解LaplacianEigenmaps拉普拉斯特征映射在谱聚类中的应用，以及它如何提升图像细节和对比度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[Python从零到壹] 五十九.图像增强及运算篇之图像锐化Scharr、Canny、LOG实现边缘检测
杨秀璋的专栏
12-21 4469
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章介绍图像锐化的Sobel算子和Laplacian算子。本文主要讲解常见的图像锐化和边缘检测方法，即Scharr算子、Canny算子和LOG算子。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。
[Python从零到壹] 五十八.图像增强及运算篇之图像锐化Sobel、Laplacian算子实现边缘检测
杨秀璋的专栏
12-17 3934
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章介绍图像锐化的Roberts算子和Prewitt算子。这篇文章将继续讲解图像锐化知识，即Sobel算子和Laplacian算子。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。
图像处理-拉普拉斯算法
weixin_30376509的博客
08-01 1922
一、引言 图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算，因此可以对图像进行逆运算，如微分运算能够突出图像细节，使图像变得更为清晰。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。二、卷积算法2.1卷积原理 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...
图像锐化-拉普拉斯算子 Sobel算子
gqk01的博客
03-07 4367
本文主要介绍图像锐化和边缘检测知识，详细讲解了 Sobel 算子和 Laplacian 算子，并通过小珞珞图像进行边缘轮廓提取。图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。
图的拉普拉斯矩阵
怎 样 的博客
09-09 665
知乎：理解图的拉普拉斯矩阵
（十三）图像的拉普拉斯梯度锐化
伯努利
03-31 2195
拉普拉斯梯度锐化
图/超图拉普拉斯分解 Graph/Hypergraph Laplacian eigendecomposition
土豆大叔的博客
08-31 2005
图 / 超图 拉普拉斯特征分解
谱聚类的遥感图像分割代码
最新发布
03-18
在用户提供的引用中，引用[2]提到了高光谱图像的光谱分离，引用[3]讨论了全色锐化，这些可能与图像分割有关联，但可能不直接涉及谱聚类。不过，引用[2]中的聚类方法可能对理解如何处理高光谱数据有帮助。例如，使用...
MATLAB图像锐化行业应用：图像锐化在医学、工业、安防等领域的应用，探索图像锐化的广阔前景
图像锐化是一种图像处理技术，旨在增强图像的清晰度和细节。其基本原理是通过突出图像中的边缘和纹理，从而使图像看起来更清晰、更锐利。 图像锐化的理论基础基于空间域和频域两种不同的图像表示方式。在空间域中，...
Matlab中关于图像处理、去噪分析以及有关散点连线画图等程序.pdf
11-05
- 锐化：`imfilter`函数配合特定滤波器（如拉普拉斯算子或索贝尔算子）可以进行图像锐化。如`D1=imfilter(B,h)`和`D2=imfilter(B,d2)`，其中`h`是拉普拉斯算子，`d2`是索贝尔算子。 - 边缘检测：`edge`函数可以...
推荐系统笔记（十七）：对超图、超图卷积、超图注意力的初步理解和应用（HyperGCN）
热门推荐
qq_46006468的博客
08-19 1万+
对于我们熟悉的图而言，它的一个边(edge）只能和两个顶点连接；而对于超图来讲，它的边(这里叫超边，hyperedge)可以和任意个数的顶点连接。每个边所包含的顶点个数都是相同且为k个的，就可以被称为k阶超图。2阶超图就是我们平时所见到的图，因为我们平时的图由线条(edge，边)和点(vertice，顶点)构成，每条线都只包含两个点，所以这是符合2阶超图的定义的。超边的构建，将具有同一个属性的样本归到同一条超边里。
超图学习:聚类、分类和嵌入（实现超图谱聚类和节点嵌入）
qq_42217335的博客
10-13 8250
摘要： 贡献：超图表示超越双边关系的复杂关系。 1. 提出谱超图聚类：用无向图中的谱聚类应用在超图 2. 提出超图嵌入和直推算法。 引言： 一个具有成对关系的对象集可以自然地表示为一个图，其中顶点表示对象，任意两个有某种关系的顶点由一条边连接在一起。图可以是无向的，也可以是有向的。它取决于对象之间的成对关系是否对称。欧氏空间中与核矩阵相关的有限点集是无向图的一个典型例子。关于有向图，一个著名的例子是万维网。一个超链接可以被认为是一条有向边，因为给定一...
(HGNN) Hypergraph Neural Networks
weixin_45840199的博客
02-10 2960
提出了一个用于数据表示学习的超图神经网络（HGNN）框架，它可以在超图结构中编码高阶数据相关性。面对在实际实践中学习复杂数据表示的挑战，我们建议将这种数据结构合并到超图中，这在数据建模上更加灵活，特别是在处理复杂数据时。该方法设计了一种来处理表示学习过程中的数据相关性。这样，传统的超图学习过程就可以有效地使用超边卷积运算来进行。HGNN能够学习考虑高阶数据结构的隐藏层表示，这是一个考虑复杂数据相关性的通用框架。我们进行了引文网络分类和视觉目标识别任务的实验，并将HGNN与图卷积网络等传统方法进行了比较。
基于拉普拉斯算子的图像锐化
Why So Serious?
05-19 1万+
对于求一个锐化后的像素点（sharpened_pixel），这个基于拉普拉斯算子的简单算法主要是遍历图像中的像素点，根据领域像素确定其锐化后的值计算公式：sharpened_pixel = 5 * current – left – right – up – down ; 见下图： 当一个运算是通过领域像素进行的时候，我们通常用一个矩阵来表示这种运算关系，也就是我们经常所说的 核 (Ke
拉普拉斯滤波实现图像增强
sherry要努力学习编程的专栏
03-20 6360
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    
机器学习之谱聚类算法
liuy9803的博客
06-27 1万+
        参考https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html        谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类算法，第一步是构图：将数据集中的每个对象看做空间中的点V，将这些点之用边E连接起来，距离较远的两个点之间的边权重值较低、距离较近的两个点之间的边权重值较高，这样就构成了一个基于相似度的无向权重图G(V,E)...
用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：
whk100312的专栏
04-28 9822
%用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：  clc;clear;close; I=imread('e:\role0\003i.bmp');  subplot(2,2,1),imshow(I);  title('原始图像');  grid on;                  %显示网格线  axis on;                  %显示坐标系  I1=im2bw(I)
超图上的随机游走
来了就看看吧
06-22 2679
在普通的图中，一条边只能连接两个点。在超图中，一个超边内可以存在多个点。实际上，普通图其实是超图的一种特殊存在形式，即超图中任意一条边内只存在两个点的特殊情况。 通过随机游走可以得到点的重要性排序,然而,普通图一条边上只存在两个点的特性具有很大的局限性,在此我们引入超图上的随机游走
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值