拉普拉斯算子Laplace
- 概述
- 算子模板
- 应用原理
- opencv代码
- 效果展示
概述
定义：拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f），函数 f 的拉普拉斯算子▽2f 又可以写成▽·▽f。
拉普拉斯算子是一种各向同性微分算子，它具有旋转不变性。
一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数。
求导阶数：二阶求导。
拉普拉斯算子 (Laplace) 作用：
1.对图像进行边缘检测；
2.锐化图像；
3.判断模糊。
算子模板
邻域系统是4或8邻域的Laplacian 算子的模板为：
应用原理
利用函数模板可以把图像中的奇异点如亮点变得更亮，对于图像中灰度变化剧烈的区域，该算子能实现其边缘检测。
该算子利用二阶微分特性和峰值间的过零点来判断边缘位置，对边界点更为敏感，常用于锐化图像。
锐化：产生的灰度突变的图像和原始图像叠加，既能产生锐化突变的边缘，又能保留背景信息。
opencv代码
1 2 3 | gray_lap = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_16S,ksize = 3) # 转回uint8 dst = cv2.convertScaleAbs(gray_lap) |
效果展示
