OpenCV.拉普拉斯算子（Laplacian）

最新推荐文章于 2024-08-06 16:25:52 发布

kicinio

最新推荐文章于 2024-08-06 16:25:52 发布

阅读量3.1k

点赞数

分类专栏： OpenCV JavaFX 文章标签： opencv 计算机视觉人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kicinio/article/details/121573507

版权

本文探讨了图像处理中的拉普拉斯算子，它是基于二阶导数的一种边缘检测方法。相对于Sobel算子的一阶导数，拉普拉斯算子在图像边缘处的二阶导数会产生过零点，且周围可能存在极值。通过JavaFXController层的Java代码示例展示了如何应用拉普拉斯算子进行图像处理，实现图像的二阶导数计算并展示处理结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

拉普拉斯算子

Scharr算子与Sobel算子是使用一阶导数进行处理图像的边缘部分。使用任意两者之一的方法进行计算图形梯度的时候在图形的边缘处会有跃迁，即原图像的梯度函数会在边缘处存在极值。那么对其使用二阶导数情况又该如何？请看下面的示例图：
在这里插入图片描述
此图为一张典型的灰度跃迁图。我们可以很轻易地看到，其左侧向右部分至图形的中点在逐渐变黑，至中点后，其向右逐渐变白。那么其一阶导数图则如下所示：

Sobel算子的原理基于此，我们再对其一阶导数进行求导，其二阶导数图如下：

在这里插入图片描述
由图可知，在一阶导数的跃迁处，二阶导数过零点。而且最重要的是其周围存在一个或两个极值。常见的Laplacian算子如下：

Java代码（JavaFX Controller层）

public class Controller{
   

    @FXML private Text fxText;
    @FXML private ImageView imageView;

    @FXML public void handleButtonEvent(ActionEvent actionEvent) throws IOException {
   

        Node source = (Node) actionEvent.getSource();
        Window theStage = source.getScene

最低0.47元/天解锁文章