高斯拉普拉斯算子-爱代码爱编程
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
隐私计算之差分隐私-Laplace机制-爱代码爱编程
1 背景 在这个信息膨胀的大数据智能时代，如何安全获取与使用个人的相关数据，渐渐成为迫切需要解决的问题。基于大数据的人工智能应用层出不穷，每个人都感觉自己在被时刻的跟踪，感觉在整个网络面前没有丝毫的隐私。没有人希望自己连生个病、上个网或者买件衣服都会被人随意知晓，更别提手机里的若干自拍了。 最开始的时候，人们对个人信息数据采用“匿名化“的方式进行使
基于Python的Opencv图像梯度处理-爱代码爱编程
图像梯度直观反应其实就是图像当中各物体的轮廓，而在像素点上的体现其实就是相邻像素点之间的差值，差值越大，轮廓就会越清晰（可用于图像增强），而Opencv提供了以下三种算子来进行图像的梯度处理，跟在之前的博客中提到的cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel)函数其实很类似，都能够得到图像的轮廓。而Openc
高斯模糊的Java实现及优化(含源文件)-爱代码爱编程
高斯模糊是被广泛使用的图形算法之一，在实现高斯模糊之前，先要了解正态分布 正态分布 一维的正态分布为 直接让f(x)和f(y)相乘，就得到了二维的正态分布 此处直接令μ=0，将会在下面解释。 权值矩阵 设有一个(2n+1)阶矩阵M，且有，我们称这个矩阵为权值矩阵，称为(i,j)点处的权。其中n是高斯模糊的半径。 离散卷积 离散卷
图像融合：Exposure Fusion-爱代码爱编程
Exposure Fusion 文章目录 Exposure FusionQuality MeasuresFusion 本篇文章提出了一种将多曝光序列融合成一帧包含更多细节、内容，更高质量的图像，是一种后处理技术，而不是通常的HDR重建工作，这避免了在后处理过程中相机响应曲线(Camera Response Function)的标定。本文内容的核
2021-06-24-爱代码爱编程
基于MATLAB GUI的图像处理系统 基于MATLAB GUI的图像处理系统 借助 Matlab GUI实现数字图像处理演示系统，要求功能： 1图像打开显示 2图像直方图均衡 3图像加噪 高斯噪声、椒盐噪声 4图像中值、算数均值滤波、几何均值滤波 5图像高通、低通滤波 6图像边缘检测，sobel算子、prewtti算子、canny算子、 7图像旋转，
数字图像处理_05_(图像锐化与边缘检测——Premittt算子、Roberts算子、Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、LoG算子、Canny算子）-爱代码爱编程
本章将介绍在图像处理中常用到的几个卷积核（算子）实现图像的边缘检测和锐化操作，有Premittt算子、Roberts算子、Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、LoG算子、Canny算子。 1.Premittt算子 介绍：Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉
Canny边缘检测算法的实现-爱代码爱编程
图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强
第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波14 - 平滑低通滤波器 -高斯滤波器核的生成方法-爱代码爱编程
目录 平滑（低通）空间滤波器低通高斯滤波器核统计排序（非线性）滤波器 平滑（低通）空间滤波器 平滑（也称平均）空间滤波器用于降低灰度的急剧过渡 在图像重取样之前平滑图像以减少混淆用于减少图像中无关细节平滑因灰度级数量不足导致的图像中的伪轮廓平滑核与一幅图像的卷积会模糊图像低通高斯滤波器核 高斯核是唯一可分离的圆对称（也称各向同性，意味它们