高斯拉普拉斯(Laplace of Gaussian) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai Laplace算子作为一种优秀的边缘检测算子,在边缘检测中得到了广泛的应用.该方法通过对图像求图像的二阶倒数的零交叉点来实现边缘的检测,公式表示如下: 由于Laplace算子是通过对图像进行微分操作实现边缘检测的,所以对离散点和噪声比较敏感.于是,首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理,再采用Laplace算子进行边缘检测,就可以提高算子对噪声

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

我们以一个二维矩阵表示二元高斯滤波器,显然此二维矩阵的具体形式仅于其形状(shape)有关: def gauss_filter(kernel_shape): 为实现二维高斯滤波器,需要首先定义二元高斯函数: f(x,y)=12πσ2exp(−x2+y22σ2) def gauss(x, y, sigma=3.): Z = 2*np.pi*sigma**2 return 1/Z*np.exp(-(x**2+y**2)/2/sigma**2) 则可进一步给出高斯滤波的实现: def gauss_fi

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

资源下载 #本文PDF版下载 Python下图片的高斯模糊化的优化(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W6目录下即可) #本文代码下载 高斯模糊(一维)优化代码(和本文方法集合部分相同) 前言 在上一篇博文中,我们介绍了高斯模糊的算法,在文末的时候点到了当时我们的方法模糊一张很小的图要2.82s的时间,这对于很多需要高斯模糊需求的场景而言有着很大的局限性,以及在上一篇介绍的方法中,对于边缘的问题直接不进行处理了,这导致模糊半径大的时候图片四周有很大一块原图区,所以在本文

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,在图像处理的降噪.平滑中应用较多,特别是对抑制或消除服从正态分布的噪声非常有效. 高斯滤波的过程其实就是对整幅图像进行加权平均操作的过程.滤波后图像上每一个像素的灰度值大小,由其本身和邻域内的其他像素共同决定.具体实现是:用一个大小为(2*N+1)的模板(或称卷积核.掩模)依次扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度替代模板中心像素点的灰度值. 一维.二维高斯分布 一维高斯函数表述为: 对应图形: 二维高斯函数表述为: 对应图形

之前在学习中遇到高斯混合模型,卡了很长一段时间,在这里记下学习中的一些问题以及解决的方法.希望看到这篇文章的同学们对高斯混合模型能有一些基本的概念.全文不废话,直接上重点. 本文将从以下三个问题详解高斯混合模型: 1.什么是高斯混合模型? 2.高斯混合模型的数学原理? 3.高斯混合模型在MATLAB中如何使用? 一.什么是高斯混合模型? 高斯混合模型,英文全称:Gaussian mixture model,简称GMM.高斯混合模型就是用高斯概率密度函数(二维时也称为:正态分布曲线)精确的量化事物

目录: 前言 1.高斯尺度空间GSS 2.高斯差分DOG 用DoG检测特征点 GSS尺度选择 3.图像金字塔建立 用前一个octave中的倒数第三幅图像生成下一octave中的第一幅图像 每层octave为什么生成s+3幅图像 4.高斯核性质在SIFT中的应用 5.除去不好的特征点 6.给特征点赋值一个128维方向参数 7.根据SIFT进行Match 8.补充 前言 SIFT算子是一种检测局部特征的算法,通过求一幅图中的特征点及其有关尺寸scale和方向orientation的描述子得到特征,进

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------

参考: https://blog.csdn.net/u012633319/article/details/80921023 二维高斯核, 可以根据下面的公式推到为两个一维高斯核的乘积: 原型: /** @brief Returns Gaussian filter coefficients. The function computes and returns the \f$\texttt{ksize} \times 1\f$ matrix of Gaussian filter coefficien

1. 前言 我们之前有介绍过4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现,在那片博文里面把GMM说涉及到的过程,可能会遇到的问题,基本讲了.今天我们升级下,主要一起解析下EM算法中GMM(搞事混合模型)带惩罚项的详细代码实现. 2. 原理 由于我们的极大似然公式加上了惩罚项,所以整个推算的过程在几个地方需要修改下. 在带penality的GMM中,我们假设协方差是一个对角矩阵,这样的话,我们计算高斯密度函数的时候,只需要把样本各个维度与对应的\(\mu_k\)和\(\sigma_k\)计算一维

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-GMM代码实现 5. EM算法-高斯混合模型+Lasso 1. 前言 前面几篇博文对EM算法和GMM模型进行了介绍,本文我们通过对GMM增加一个惩罚项. 2. 不带惩罚项的GMM 原始的GMM的密度函数是 \[ p(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\pi},\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma})=\sum_{k=1}^K\pi_k\ma

资源下载 #本文PDF版下载Python下尝试实现图片的高斯模糊化#本文代码下载高斯模糊代码下载 高斯模糊是什么? (先来看一下维基百科对它的定义) 高斯模糊是模糊图像的结果.它是一种广泛使用的图形软件的影响,通常会减少图像噪声和减少细节.这个模糊技术的视觉效果是一个平滑的模糊相似,查看图片通过一个半透明的屏幕,从明显不同散景在通常的照明的聚焦透镜或物体的阴影产生的影响.高斯平滑也被用来作为一个预处理阶段计算机视觉算法以提高图像在不同尺度的结构见尺度空间表示和尺度空间的实现. 在数学上,应用高斯

EM算法与高斯混合模型 前言 EM算法是一种用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计的迭代算法.如果给定的概率模型的变量都是可观测变量,那么给定观测数据后,就可以根据极大似然估计来求出模型的参数,比如我们假设抛硬币的正面朝上的概率为p(相当于我们假设了概率模型),然后根据n次抛硬币的结果就可以估计出p的值,这种概率模型没有隐变量,而书中的三个硬币的问题(先抛A然后根据A的结果决定继续抛B还是C),这种问题中A的结果就是隐变量,我们只有最后一个硬币的结果,其中的隐变量无法观测,所以这种无法直接根

在图像中,边缘可以看做是位于一阶导数较大的像素处,因此,我们可以求图像的一阶导数来确定图像的边缘,像sobel算子等一系列算子都是基于这个思想的. 但是这存在几个问题:1. 噪声的影响,在噪声点处一阶导数也会取极大值   2. 求解极大值的复杂性 所以,有了使用二阶导数的方法.这里主要考虑LoG算子,即高斯-拉普拉斯算子. 为什么要使用二阶导数呢? 这里要考虑上面说的第二个问题,一阶导数的极大值到了二阶导数对应的值就是0了,很显然求解一个函数的零点值要比求极大值容易.这个性质也被称为二阶导数过零

在该文将介绍基本的几种应用于边缘检测的滤波器,首先我们读入saber用来做为示例的图像 #读入图像代码,在此之前应当引入必要的opencv matplotlib numpy saber = cv2.imread("saber.png") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 使用上图作为滤波器使用的图形 Roberts 交叉

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目