1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子,可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} $$ 根据上述的差分近似可以推导出 $$ \nabla^{2} f(x, y)=f(x+1, y)+f(x-1, y)+f(x, y+1)+f(x, y-1)-4 f(x, y) $$ 1.2 锐化过程 使用拉普拉斯过滤

傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络       傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换.研究的都是什么?从几方面讨论下. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.htm 这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换. 傅立叶变换,拉普拉斯变换,Z变换的意义 [傅里叶变换]在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学

Sobel变换和拉普拉斯变换都是高通滤波器. 什么是高通滤波器呢?就是保留图像的高频分量(变化剧烈的部分),抑制图像的低频分量(变化缓慢的部分).而图像变化剧烈的部分,往往反应的就是图像的边沿信息了. 1. Sobel算子(主要用于边缘检测) //Sobel变化实例 Mat sobelX; Sobel(image,sobelX,CV_8U,,,,); imshow("X方向Sobel结果",sobelX); Mat sobelY; Sobel(image,sobelY,CV_8U,,,

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

拉普拉斯变换的公式 傅里叶变换公式 拉普拉斯变换是将时域映射到s plane上,而傅里叶变换实际是将时域 映射在s-plane的虚轴上, 傅里叶变换可以看作拉普拉斯变换  的一种特例 1.推导傅里叶变换 将其发展延伸,构造出了其他形式的积分变换:     从数学的角度理解积分变换就是通过积分运算,把一个函数变成另一个函数.也可以理解成是算内积,然后就变成一个函数向另一个函数的投影: K(s,t)积分变换的核(Kernel).当选取不同的积分域和变换核时,就得到不同名称的积分变换.学术一点的说法是

看懂本文需要读者具备一定的微积分基础.至少开始学信号与系统了本文主要讲解欧拉公式.傅里叶变换的频率轴的负半轴的意义.傅里叶变换的缺陷.为什么因果LTI系统可以被零极图几乎唯一确定等等容易被初学者忽略但对深入理解非常重要的细节问题本文秉承尽量直观的原则,尽量少用纯数学推导,而多用形象直观的物理意义.几何意义.举例作者的审美极度直男癌,本文的排版可能引起很多人不适,但本文的内容一定是亮点作者还没本科毕业,水平有限,读者如发现本文的错误.读不懂的地方,恳请提出全文原创,转载请标明出处 信号与系统是电子

参考网址: 1. https://en.wikipedia.org/wiki/First-hitting-time_model 2. https://en.wikipedia.org/wiki/Laplace_transform Probability theory By abuse of language, this is referred to as the Laplace transform of the random variable X itself. Replacing s by −

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

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.从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮.因为图像中的边缘

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

Laplacian 算子简介 求多元函数的二阶导数的映射又称为 Laplacian 算子:   计算拉普拉斯变换:Laplacian 函数 void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT); src,输入图像,填 Mat 类型即可,但需为单通道 8 位图像. d

转自: https://www.zhihu.com/question/22085329 https://wenku.baidu.com/view/691d4629640e52ea551810a6f524ccbff121cac4.html https://wenku.baidu.com/view/fc07dd563b3567ec102d8a52.html https://wenku.baidu.com/view/501b7d11336c1eb91a375dbe.html?from=search 定

运行 Simulink 有三种方式: z 在 MATLAB 的命令窗口直接键入“Simulink”并回车: z 单击 MATLAB 工具条上的 Simulink 图标: z 在 MATLAB 菜单上选 File→New→Model. 按“Ctrl+F9”组合键,出现灰底的大括号,里面有光标在闪动. 在这个大括号里面输入“eq \f(X,Y)”(不含双引号,eq后面有空格),其中X.Y分别是分子和分母的式子(中文也行). 最后按一下“Shift+F9”组合键,这个分式就打出来了. 傅立叶变换:时域

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo

clc; %clc是清除command window里的内容 clear all; %clear是清除workspace里的变量 close all; %close all来关闭所有已经打开的图像窗口 image_ori = imread('skeleton_orig.bmp'); %读取图像数据 image_ori = rgb2gray(image_ori); % 将rgb模式转换成灰度图 figure; %画图 subplot(,,); %把区域分成2行4列,并把图像显示到第一个 imsho

IplImage 一.资源 In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra. Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085[学习Opencv笔记] 二.IplImage Data structure "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" type

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已经有很多博客已经将sift特征提取算法解释的很清楚了,我只是记录一些我不明白的地方,并且记录几个理解sift特征比较好的博客. 1. http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ 2. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ 3.http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/artic