几何网格处理经常用到 cotangent laplacian矩阵.前几天把这个功能整合到我的Maya 转 Matlab插件了. 这里发一个利用cotangent laplacian计算特征向量并显示的例子. 节点网络如下: matlab 节点内部代码 vertex = in0; vfMap = in1; idx = 15; %int32(in2); %L = computeCotLaplacian( vertex, vfMap ); L = in3; %max(max(abs(diff))) […

多元函数的二阶导数又称为Laplacian算子: \[ \triangledown f(x, y) = \frac {\partial^2 f}{\partial x^2} + \frac {\partial^2 f}{\partial y^2} \] 对于图像上的离散\(f(x, y)\): \[ \triangledown f(x, y) = f(x + 1, y) + f(x - 1,y) - 2 f(x,y) + f(x, y + 1) + f(x, y -1) - 2 f(x, y)…

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 Laplacian pyramid framework 的框架,从粗到细的方式,利用 CNN 的级联来产生图像.在金字塔的每一层,都用一个 GAN,我们的方法可以产生更高分辨率的图像.    引言:在计算…

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,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息:另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素.正是因为这些原因,基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题,目前研究者正在试图…

四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维…

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积得到一幅图像的低通滤波结果,即去噪过程,这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样,是一个函数,即为正态分布函数. 那么difference of Gaussian 即高斯函数差分是两幅高斯图…

降维(二)----Laplacian Eigenmaps 降维系列: 降维(一)----说说主成分分析(PCA)的源头 降维(二)----Laplacian Eigenmaps --------------------- 前一篇文章中介绍了主成分分析.PCA的降维原则是最小化投影损失,或者是最大化保留投影后数据的方差.在谈到其缺点的时候,我们说这一目标并不一定有助于数据的分类,换句话说,原本在高维空间中属于两类的样本,降维后可能反而不可分了.这时一种经典的降维方法是LDA,其原理是使降维后的数据…

边缘检测的一般步骤: 滤波--消除噪声 增强--使边界轮廓更加明显 检测--选出边缘点 Canny算法 Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法,所以我们第一个就介绍他. opencv中提供了Canny函数. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; //边缘检测 int main() {…

一.拉普拉斯融合基本步骤 1. 两幅图像L,R,以及二值掩模mask,给定金字塔层数level. 2. 分别根据L,R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔(层数为level),并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像(尺寸最小的图像,第level+1层): 拉普拉斯残差金字塔构建方法如下,以L图为例: (1) 对L进行高斯下采样得到downL,OpenCV中pyrDown()函数可以实现此功能.然后再对downL进行高斯上采样得到upL,OpenCV中pyrUp()函数可以实现此功能. (2) 计算原图L与…

检测图片是否模糊有很多方法(这篇文章review了36种),比如FFT和variation of Laplacian等,前者在操作到时候需要定义高频的量有多低和多高来区分图片是模糊的,操作起来比较麻烦:而后者可以输出一个浮点数来代表图片的模糊程度. 这里我们用的方法为Pech-Pacheco在2000年提出的Laplacian方法(具体可以查看这篇文章).Laplacian方法能够进行这项工作的原因是Laplacian算子是用来衡量图片的二阶导,能够强调图片中密度快速变化的区域,也就是边界,故常…