Advertisement

matlab_source_code.rar_4KD_matlab源码_局部拉普拉斯_局部拉普拉斯滤波_拉普

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包提供了用于实现局部拉普拉斯滤波技术的MATLAB源代码。该方法主要用于图像处理领域，通过增强图像边缘细节来改善图像质量。文件内含详细的注释和示例数据，便于用户理解和应用。 局部拉普拉斯滤波代码效果很好，可以直接运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • matlab_source_code.rar_4KD_matlab源码_局部拉普拉斯_局部拉普拉斯滤波_拉普
    优质
    本资源包提供了用于实现局部拉普拉斯滤波技术的MATLAB源代码。该方法主要用于图像处理领域，通过增强图像边缘细节来改善图像质量。文件内含详细的注释和示例数据，便于用户理解和应用。 局部拉普拉斯滤波代码效果很好，可以直接运行。
     
  • COMSOL.zip_comsol偏微分方程_comsol拉普拉斯_Laplace equation_拉普拉斯方程
    优质
    本资源包提供关于使用COMSOL软件求解各种形式的拉普拉斯方程（Laplace Equation）及其在科学与工程问题中的应用示例，涵盖偏微分方程建模技巧。 COMSOL求解拉普拉斯方程对于偏微分方程的求解非常重要。
     
  • fastdeconv.rar_去卷积_图像去卷积_拉普拉斯先验_超拉普拉斯
    优质
    本资源包提供了一种基于拉普拉斯先验和超拉普拉斯模型的快速图像去卷积算法，适用于恢复模糊图像细节。下载后请查阅文档了解具体应用方法。 利用超拉普拉斯先验知识实现图像的快速去卷积方法。
     
  • 拉普拉斯贝叶斯算法源码.zip
    优质
    本资源包含实现拉普拉斯平滑处理的贝叶斯算法的Python代码，适用于文本分类等应用场景，帮助提高模型在数据稀疏情况下的预测准确性。 利用MATLAB实现拉普拉斯贝叶斯算法，在压缩感知中仿真了信号重建的过程，从而对该过程有了更深入的理解。
     
  • 拉普拉斯算法详解
    优质
    《拉普拉斯算法详解》：本文深入剖析了拉普拉斯算法的基本原理、应用场景及其在概率统计中的重要作用。通过具体案例，展示了如何利用该算法解决实际问题，为读者提供全面的理解和实用指导。 本段落是对在OpenCV和VS2010工作平台上进行图像处理中拉普拉斯算法学习的总结，旨在为初学者提供帮助。
     
  • MATLAB中的中值滤波与拉普拉斯代码
    优质
    本项目提供了在MATLAB环境下实现中值滤波和拉普拉斯算子的代码示例。通过这些工具可以有效地进行图像去噪及边缘检测，适用于多种图像处理任务。 中值滤波和拉普拉斯边缘提取的MATLAB代码实现应该简洁明了，并且包含详细的注释以便于理解。这里提供一个简单的示例： ```matlab % 中值滤波函数定义 function img_filtered = median_filter(img, filter_size) % 定义图像大小 [rows, cols] = size(img); % 初始化输出图像，保持与输入相同的尺寸和类型 img_filtered = zeros(rows, cols, uint8); % 遍历整个图像的每一个像素点（除了边缘） for i=ceil(filter_size/2):(rows-floor(filter_size/2)) for j=ceil(filter_size/2):(cols-floor(filter_size/2)) % 提取当前中心位置周围滤波器大小范围内的子区域 sub_img = img((i-(filter_size-1)/2): (i+(filter_size-1)/2), ... (j-(filter_size-1)/2): (j+(filter_size-1)/2)); % 对提取的子图像进行中值滤波处理，并将结果赋给输出图像对应的像素位置 img_filtered(i, j) = median(sub_img(:)); end end end % 拉普拉斯边缘检测函数定义 function edge_map = laplacian_edge_detection(img) % 定义拉普拉斯算子（用于边缘提取） kernel = [0 1 0; 1 -4 1; 0 1 0]; % 使用imfilter函数对输入图像应用拉普拉斯算子 edge_map = imfilter(double(img), kernel, replicate); end % 示例代码：加载一张图片，进行中值滤波和边缘提取，并显示结果 img = imread(example.jpg); % 加载示例图像 % 中值滤波处理（使用5x5的窗口大小） filtered_img = median_filter(img, 5); % 拉普拉斯算子用于检测边缘 edge_map = laplacian_edge_detection(filtered_img); figure; imshow(edge_map); title(拉普拉斯边缘提取结果); ``` 以上代码中包含了两个函数，一个是实现中值滤波的`median_filter()`，另一个是进行拉普拉斯边缘检测的`laplacian_edge_detection()`。每个函数都有详细的注释来帮助理解其工作原理和参数设置。 注意：在实际使用时，请确保MATLAB环境中已经安装了必要的图像处理工具箱（如Image Processing Toolbox），以支持上述代码中的某些内置功能，比如`imfilter()`等。
     
  • 拉普拉斯金字塔模型
    优质
    拉普拉斯金字塔模型是一种多分辨率信号表示方法，在计算机视觉和图像处理领域中被广泛用于图像压缩、分割及细节增强等任务。 将程序拷贝到MATLAB工作目录中，以实现拉普拉斯图像融合。
     
  • 拉普拉斯变换公式表
    优质
    《拉普拉斯变换公式表》是一份详尽汇总了各种函数在拉普拉斯变换下的对应关系的手册，便于工程和数学领域的快速查询与应用。 Laplace拉氏变换公式表
     
  • 拉普拉斯噪声：基于 RANDL 的 MATLAB 拉普拉斯分布伪随机数生成器
    优质
    本文介绍了一种基于RANDL函数在MATLAB环境下生成拉普拉斯分布伪随机数的方法，并探讨了其应用与特性。 RANDL 用于生成拉普拉斯分布的伪随机数。使用 R = RANDL(N) 可以返回一个 N×N 的矩阵，其中包含从拉普拉斯分布中提取的伪随机值。同样地，RANDL(M,N) 或者 RANDL([M,N]) 返回的是 M×N 矩阵；而 RANDL(M,N,P,...) 或 RANDL([M,N,P,...]) 则生成一个 M-by-N-by-P 的数组。此外，RANDL 也可以返回单个标量值，并且可以通过使用 RANDL(SIZE(A)) 来创建与 A 大小相同的数组。 需要注意的是，大小参数如 M, N, P 等应当是非负整数；如果输入为负整数，则这些数值将被视为零。 示例： 1. 从均值为 1、标准差为 2 的拉普拉斯分布中生成随机值：r = 1 + 2.*randl(100,1); 2. 根据指定的均值向量和协方差矩阵，从二元拉普拉斯分布生成数值。例如： - 均值向量为亩=[1 2]; - 协方差矩阵为西格玛 = [1 .5; .5 2]； 接下来计算 R=chol(Sigma); 最后得到随机数 z。
     
  • Python nD拉普拉斯-高斯斑点检测
    优质
    Python nD拉普拉斯-高斯斑点检测是利用Python编程语言实现的一种图像处理技术，通过n维空间中的拉普拉斯和高斯滤波器组合来自动识别并标记图像或数据体内的特征斑点。这种方法在生物医学成像、天文学以及其他需要精确探测微小结构的科学领域中广泛应用。 基于高斯拉普拉斯函数的斑点检测算法能够识别图像中的局部明亮焦点。这种方法不仅适用于二维数据，还能应用于n维数组及.tiff格式的图片中。通过运行blob.py脚本，可以以人类与机器都能理解的形式输出斑点的位置信息。这个程序接收灰度TIFF图作为输入，并将找到的所有斑点坐标以CSV文件形式打印出来，例如： > blob find my_image.tif...661 309768 309382 311... 此外还提供了一项绘图功能：通过运行命令“blob plot image.tif peaks.csv”，可以直观展示图像中的斑点位置。 在源代码仓库中，有一个示例脚本demo.py，使用了哈勃深场的图片作为演示数据。以下是该工具的一些常用选项： --threshold THRESHOLD ：设定检测斑点所需的最小滤波响应值（与强度成比例）。 --size LOW HIGH ：定义搜索范围内斑点尺寸的变化范围。