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利用laplacian算子对图像进行锐化操作
RisonGao
2011-12-23 03:38:26
哪位好人有这个算法的程序代码,或者工程,能不能发到我的邮箱啊?
1426814411@qq.com
初来乍到,分数不低。别介意
谢谢
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利用laplacian算子对图像进行锐化操作
哪位好人有这个算法的程序代码,或者工程,能不能发到我的邮箱啊? 1426814411@qq.com 初来乍到,分数不低。别介意 谢谢
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lantuling
2012-11-06
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//@北京工业大学 九哥 #include <cv.h> #include <highgui.h> void main() { IplImage *frame,*gray,*Laplace; frame=cvLoadImage("Lena5.jpg");//加载图像 gray=cvCreateImage(cvGetSize(frame),frame->depth,1);//分配图像空间 Laplace=cvCreateImage(cvGetSize(frame),IPL_DEPTH_16S,1); cvNamedWindow("frame"); cvNamedWindow("gray"); cvNamedWindow("Laplace"); cvCvtColor(frame,gray,CV_BGR2GRAY);//转为灰度 //cvLaplace(gray,Laplace,0,1,3); cvLaplace(gray,Laplace,1); IplImage *Laplace8u=cvCreateImage(cvGetSize(Laplace),IPL_DEPTH_8U,1); cvConvertScaleAbs(Laplace,Laplace8u,1,0); cvShowImage("frame",frame);//显示图像 cvShowImage("gray",gray); cvShowImage("Laplace",Laplace8u); cvWaitKey(0);//等待 cvReleaseImage(&frame);//释放空间(对视频处理很重要,不释放会造成内存泄露) cvReleaseImage(&gray); cvReleaseImage(&Laplace); cvDestroyWindow("frame"); cvDestroyWindow("gray"); cvDestroyWindow("Laplace"); } //cvLaplace(gray,Laplace,1);
RisonGao
2011-12-26
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有资料吗?话说怎么做个回复帖子还没有发现啊
箜_Kong
2011-12-23
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自己写一个,又不是很难,做一个3×3的窗口,读取数据,然后写图像就好了
njustbxh
2011-12-23
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我这学期有选图像处理的课,不过我不会,
qq120848369
2011-12-23
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拉普拉斯二阶微分算子...
【数字
图像
处理】
图像
锐化
:拉普拉斯
算子
(
Laplacian
)、高通滤波、Sobel
算子
、Isotropic
算子
、Prewitt
算子
图像
锐化
图像
锐化
处理的目的是使模糊的
图像
变得更加清晰起来,通常针对引起
图像
模糊的原因而
进行
相应地
锐化
操作
属于
图像
复原的内容。
图像
的模糊实质就是
图像
受到平均或积分运算造成的,因此可以对
图像
进行
还原运算如微分运算来使
图像
清晰化。从频谱角度来分析,
图像
模糊的实质是其高频分量被衰减,因而可以通过高通滤波
操作
来清晰
图像
。但要注意,能够
进行
锐化
处理的
图像
必须有较高的信噪比,否则
锐化
后
图像
信噪比反而更低,从而使噪声的增加得比信号还要多,因此一般是先取出或减轻噪声后再
进行
锐化
处理。下面对
图像
锐化
的集中
算子
进行
学习。 1.
python
图像
处理(十一)——
图像
锐化
与边缘检测之Roberts
算子
、Prewitt
算子
、Sobel
算子
、
Laplacian
算子
在
图像
增强过程中,通常
利用
各类
图像
平滑算法消除噪声,
图像
的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说,
图像
的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时
图像
边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致原始
图像
在平滑处理之后,
图像
边缘和
图像
轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响,就需要
利用
图像
锐化
技术,使
图像
的边缘变得清晰。 一、Roberts
算子
Roberts
算子
又称交叉微分算法,它是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条,常来处理具有陡峭的低噪声
图像
,当图
[Python
图像
处理] 十七.
图像
锐化
与边缘检测之Roberts
算子
、Prewitt
算子
、Sobel
算子
和
Laplacian
算子
图像
锐化
和边缘提取技术可以消除
图像
中的噪声,提取
图像
信息中用来表征
图像
的一些变量,为
图像
识别提供基础。通常使用灰度差分法对
图像
的边缘、轮廓
进行
处理,将其凸显。本文分别采用
Laplacian
算子
、Robert
算子
、Prewitt
算子
和Sobel
算子
进行
图像
锐化
边缘处理实验。本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助。 1.Roberts
算子
2.Prewitt
算子
3.Sobel
算子
4.
Laplacian
算子
5.总结代码
OpenCV
图像
锐化
(Laplace
算子
)
前面介绍的几种滤波器都属于平滑滤波器(低通滤波器),用来平滑
图像
和抑制噪声的;而
锐化
空间滤波器恰恰相反,主要用来增强
图像
的突变信息,
图像
的细节和边缘信息。 平滑滤波器主要是使用邻域的均值(或者中值、积分)来代替模板中心的像素,消弱和邻域间的差别,以达到平滑
图像
和抑制噪声的目的;模糊
图像
,称为低通滤波器
锐化
滤波器则使用邻域的微分作为
算子
,增大邻域间像素的差值,使
图像
的突变部分变的更加明显。
锐化
...
【数字
图像
处理】第6章
图像
的
锐化
处理
6
图像
的
锐化
处理 目录(一)
图像
锐化
的概念(二)
图像
锐化
的方法1)一阶微分
锐化
①单方向的一阶
锐化
②无方向一阶
锐化
2)二阶微分
锐化
(一)
图像
锐化
的概念
图像
锐化
的概念
图像
锐化
的目的是加强
图像
中景物的细节边缘和轮廓。
锐化
的作用是使灰度反差增强。 因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。所以
锐化
算法的实现是基于微分作用。
图像
细节的灰度变化特性 (二)
图像
锐化
的方法 1)一阶微分
锐化
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