拉普拉斯滤波实现图像增强

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基于拉普拉斯滤波的图像增强算法及其 MATLAB 代码
ByteSparkX的博客
09-13 721
拉普拉斯滤波是一种常用的图像增强方法，通过增强图像中的高频细节，可以使图像更加锐利。拉普拉斯滤波是一种常用的图像增强方法，通过增强图像中的高频细节，可以使图像更加锐利。其基本原理是对图像应用拉普拉斯算子，得到一个表示图像中高频细节的图像。然后，将得到的高频细节图像与原始图像相加，即可得到增强后的图像。然后，将得到的高频细节图像与原始图像相加，即可得到增强后的图像。函数将原始图像、灰度图像、平滑图像和增强后的图像显示在一个图像窗口中。函数将原始图像、灰度图像、平滑图像和增强后的图像显示在一个图像窗口中。
基于拉普拉斯滤波的图像增强- MATLAB代码
code_welike的博客
08-11 861
图像增强是数字图像处理中一个重要的研究内容，它能够突出图像中的细节信息，使图像更加清晰、鲜明。其中，拉普拉斯滤波是一种常用的图像增强方法，它能够增强图像的边缘信息，提高图像的对比度。通过研究以上示例程序，可以看出MATLAB的图像处理功能非常强大，尤其是在图像增强方面，具备着很多优秀的算法。然后，将该图像转为灰度图像，进而实现拉普拉斯滤波算法的增强操作。最后，将原始图像和增强后的图像进行对比。在MATLAB中，可以很方便地实现基于拉普拉斯滤波的图像增强算法。基于拉普拉斯滤波的图像增强- MATLAB代码。
拉普拉斯算子用于图像增强
06-05
用于图像增强的拉普拉斯算子的程序，有助于学习图像增强
灰度图像--图像增强 拉普拉斯算子
Tony的博客
01-31 1万+
学习DIP第34天 转载请标明本文出处：http://blog.youkuaiyun.com/tonyshengtan，欢迎大家转载，发现博客被某些论坛转载后，图像无法正常显示，无法正常表达本人观点，对此表示很不满意。有些网站转载了我的博文，很开心的是自己写的东西被更多人看到了，但不开心的是这段话被去掉了，也没标明转载来源，虽然这并没有版权保护，但感觉还是不太好，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！！！...
高斯、拉普拉斯金字塔C实现
abc20002929的专栏
10-25 1216
拉普拉斯金字塔c实现
拉普拉斯算子原理 图像增强
Paul_Huang的专栏
06-17 4万+
数学基础        拉普拉斯算子，二阶微分线性算子，为什么上来就学二阶微分算子，前文说过，与一阶微分相比，二阶微分的边缘定位能力更强，锐化效果更好，所以我们来先学习二阶微分算子，使用二阶微分算子的基本方法是定义一种二阶微分的离散形式，然后根据这个形式生成一个滤波模板，与图像卷积。        各向同性滤波器，图像旋转后响应不变，这就要求滤波模板自身是对称的，如果不对称，结果就是，
拉普拉斯(laplacian)滤波实现图像锐化分析（负值处理方法）
zhouzongzong的博客
06-25 1万+
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 1 0 1 0 n=imfilter(f,w,‘re...
MATLAB编写的拉普拉斯滤波图像处理程序
最新发布
07-15
由于拉普拉斯滤波具有上述特点和应用范围，MATLAB编写的拉普拉斯滤波图像处理程序不仅对于研究者和工程师来说是一种重要的工具，对于学习图像处理的学生来说，也是一个很好的学习资源。通过这个程序，用户可以直观地...
基于matlab的拉普拉斯滤波实例分析.zip
04-30
拉普拉斯滤波在图像处理中广泛应用于边缘检测，因为它能增强图像的边缘信息，使图像的轮廓更加清晰。而在信号处理中，它常用于噪声消除，尤其是在平稳信号的平滑处理中。 总之，通过理解这个MATLAB实例，用户不仅...
Laplace translation 拉普拉斯变换
andkobe的专栏
07-20 2789
1．基本理论    拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。一个二维图像函数 的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义为：    为了更适合于数字图像处理，将该方程表示为离散形式：    另外，拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式，如图5-9所示。图5-9（a）表示离散拉普拉斯算子的模板，图5-9（b）表示其扩展模板，图5-9（c）则分别表示其他两种拉普拉斯的实现模板。
C语言拉普拉斯锐化图像-数字图像处理
12-13
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<width;w++) for(l=0;l<length;l++) { fputc(result[w][l],fq); fputc(result[w][l],fq); fputc(result[w][l],fq); }
OpenCV图像增强算法实现（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma）
weixin_30411239的博客
12-15 8093
1. 基于直方图均衡化的图像增强 直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 彩色图像的直方图均衡化实现： #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #inclu...
OpenCV 图像处理（直方图均衡化、拉普拉斯算子图像增强、Gamma校正）
liuaaawen的博客
09-13 1万+
本文主要通过OpenCV实现一些基础的图像处理过程，包括直方图均衡化、拉普拉斯算子图像增强、Gamma校正过程。 图像的对比度：灰度的动态范围来衡量。 一、直方图均衡化 直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 实质上是对图像进行非线性拉伸,重
图像时域滤波（二）
落叶知秋的博客
09-27 4100
1.灰度变换 % 载入图像 fileurl = fullfile(pwd, 'images', 'IM1.dcm'); X = dicomread(fileurl); X = im2uint8(mat2gray(X)); % 拷贝副本 Y1 = X; Y1(X Y1(X > 0.8*255) = 0.8*255; % 二值化 Y2 = im2bw(X); % log处理
数字图像处理----基于拉普拉斯的图像增强
qianjq3的博客
02-28 4166
Tool： MATLAB； Technique： Using Laplacian to enhance Image Coding （Matlab编程） % img = imread('Fig0340.tif'); subplot(2, 3, 1); imshow(img); title('原图'); % 默认的拉普拉斯 h = fspec...
c++拉普拉斯锐化
jacke121的专栏
02-28 3963
c++拉普拉斯锐化
OpenCV-跟我一起学数字图像处理之拉普拉斯算子
weixin_30721077的博客
09-26 1477
Laplace算子和Sobel算子一样，属于空间锐化滤波操作。起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异，下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波，并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明。 数学原理 离散函数导数 离散函数的导数退化成了差分，一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为， Laplace算子的差分形式 分别...
简单常用滤波算法C语言实现
热门推荐
Zodiac_V的专栏
03-31 6万+
1.限幅滤波算法（程序判断滤波算法） 方法解析： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设定为A），每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差 如果本次值与上次值只差>A,则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。 优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 缺点： 无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差 #define A 10 char value; char fi
opencv利用拉普拉斯滤波对图像锐化并显示图像
10-16
OpenCV是一个广泛用于计算机视觉的开源库，在图像处理方面功能强大。要使用OpenCV进行拉普拉斯滤波来锐化图像，首先你需要安装OpenCV库并在Python环境中导入它。以下是基本步骤： 1. 导入必要的模块： ```python import cv2 import numpy as np ``` 2. 加载输入图像： ```python image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图像 ``` 3. 应用拉普拉斯算子： ```python laplacian = cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F) # 使用Laplacian函数计算图像的拉普拉斯变换 sharpness = np.abs(laplacian) # 取绝对值以得到边缘信息 ``` 4. 可选：调整对比度和亮度，以便于观察结果： ```python # 调整锐化后的图像 sharpness = cv2.convertScaleAbs(sharpness) ``` 5. 显示原始图像和锐化后的图像： ```python cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Sharpened Image", sharpness) # 等待用户按键，按任意键关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 通过这个过程，你会看到原图的清晰度增强，细节更明显了。
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