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基于高斯拉普拉斯算法的HDR合成Matlab代码

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简介：
本简介提供了一段使用MATLAB编写的基于高斯-拉普拉斯算子的HDR图像融合代码。该程序通过优化多曝光图片的细节与对比度，生成高质量的高动态范围（HDR）影像。 基于高斯拉普拉斯的HDR合成MATLAB代码效果很好，无p文件，并且包含代码和示例，方便使用。

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  • 基于高斯拉普拉斯算法的HDR合成Matlab代码
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的基于高斯-拉普拉斯算子的HDR图像融合代码。该程序通过优化多曝光图片的细节与对比度，生成高质量的高动态范围（HDR）影像。 基于高斯拉普拉斯的HDR合成MATLAB代码效果很好，无p文件，并且包含代码和示例，方便使用。
     
  • 基于MATLAB的高斯与拉普拉斯金字塔分解源码
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    本作品提供了一套基于MATLAB环境实现的高斯与拉普拉斯金字塔分解算法源代码，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究者和技术开发者。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于matlab的高斯金字塔分解和拉普拉斯金字塔分解 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 拉普拉斯贝叶斯算法源码.zip
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    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。
     
  • 拉普拉斯噪声：基于 RANDL 的 MATLAB 拉普拉斯分布伪随机数生成器
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    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。
     
  • Matlab中的拉普拉斯算法实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现拉普拉斯算子算法，探讨了其在图像处理中的应用与效果分析。 拉普拉斯算法是经典的图像增强技术，在MATLAB中的实现是一个常见的课题。该算法通过使用拉普拉斯算子来突出图像的边缘细节，从而达到增强图像的效果。在实际应用中，开发者们经常利用MATLAB提供的工具箱和函数库来简化这一过程，并进行相应的参数调整以适应不同的应用场景需求。
     
  • 拉普拉斯算法详解
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    《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。
     
  • 基于Matlab的高斯过程回归与图拉普拉斯矩阵
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    本研究探讨了在Matlab环境下运用高斯过程回归技术，并结合图拉普拉斯矩阵进行数据分析和建模的方法。通过优化算法实现复杂数据结构的有效分析，为机器学习领域提供新的视角和技术支持。 这是刘毅老师团队写的半监督极限学习机中的部分代码，涉及构建图拉普拉斯矩阵的实现。使用时，在主函数中定义一个options结构体，并调用laplacian函数即可，注意参数的数量。
     
  • 拉普拉斯金字塔图像融合算法源代码
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    本项目提供了一种基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法的源代码实现。该算法通过多尺度分解增强图像信息融合效果，适用于多种应用场景。 二维图像拉普拉斯金字塔融合算法源代码提供给用户选择不同的融合层数等功能。
     
  • 基于Python的高斯-拉普拉斯(LoG)边缘检测.py
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    本代码实现了一种基于Python的图像处理技术，具体应用了高斯-拉普拉斯（LoG）算子进行边缘检测。通过平滑和增强图像中的边界信息，该算法能够准确地识别出图像中物体的轮廓。 拉普拉斯算子是图像二阶空间导数的二维各向同性测度，可以用于突出图像中强度发生快速变化的区域，因此在边缘检测任务中常用。为了降低拉普拉斯操作对噪声的敏感性，在进行Laplacian操作之前通常需要先用高斯平滑滤波器对图像进行预处理。
     
  • matlab_source_code.rar_4KD_matlab源码_局部拉普拉斯_局部拉普拉斯滤波_拉普
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    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。