function [out] = lap(Img)
F = rgb2gray(Img);
[m,n]=size(F);
G=zeros(m,n);
%H=zeros(m,n);
w=[0,-1,0;-1,4,-1;0,-1,0];
for x=1:m
for y=1:n
if (x==1||y==1||x==m||y==n)
G(x,y)=F(x,y);
else
G(x,y)=w(1,1)*F(x-1,y-1)+w(1,2)*F(x-1,y)+w(1,3)*F(x-1,y+1)...
+w(2,1)*F(x,y-1)+w(2,2)*F(x,y)+w(2,3)*F(x,y+1)...
+w(3,1)*F(x+1,y+1)+w(3,2)*F(x+1,y)+w(3,3)*F(x+1,y+1);
end
end
end
out=uint8(G);
图像信号 滤波
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- 2022-05-23 19:10上传日期
由于拉普拉斯是一种微分算子,它的应用可增强图像中灰度突变的区域,减弱灰度的缓慢变化区域。 因此,锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理,产生描述灰度突变的图像,再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像 这种简单的锐化方法既可以产生拉普拉斯锐化处理的效果,同时又能保留背景信息,将原始图像叠加到拉普拉斯变换的处理结果中去,可以使图像中的各灰度值得到保留,使灰度突变处的对比度得到增强,最终结果是在保留图像背景的前提下,突现出图像中小的细节信息”
滤波.zip
滤波- lap.m578B
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