鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

时间:2024-10-13 04:20:57

1、锐化处理的模版:p={{-1, -1, -1}, {-1, 9, -1}, {-1, -1, -1}}作用于图片a,代码是:ImageConvolve[a, p]

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

2、对图片a执行三次锐化处理:Nest[ImageConvolve[#, p] &, a, 3]

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

3、强化边界的模版:p={{-1, -1, -1}, {-1, 7, -1}, {-1, -1, -1}}

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

4、三次强化的结果:Nest[ImageConvolve[#, p] &, a, 3]

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

5、检测边缘的模版:p = {{-1, -1, -1}, {-1, 8, -1}, {-1, -1, -1}}

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

6、只检测水平方向的边界的模版:p={{-1, 0, 1}, {-1, 0, 1}, {-1, 0, 1}}

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

7、只检测竖直方向的边界的模版:p = {{-1, -1, -1}, {0, 0, 0}, {1, 1, 1}}

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

8、浮雕模版:p={{-1, -1, 0}, {-1, 0, 1}, {0, 1, 1}}

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

9、增大的浮雕模版:p={{-1, -1, -1, -1, 0}, {-1, -1, -1, 0, 1}, {-1, -1, 0, 1, 1}, {-1, 0, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1, 1}}

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

10、随机模版:p = Table[RandomReal[{-10, 10}], 3, 3]出图都是随机的:{{-5.61132, -3.2055, 7.41874},{5.22592, -5.03722, -4.98514},{-3.07874, 0.989641, 9.59498}}和{{4.10093, -8.59619, 2.40976}, {6.4796, 5.27593, -0.260668}, {-9.39484, -2.87516, 7.44735}}

鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果
© 2025 光影知识库
信息来自网络 所有数据仅供参考
有疑问请联系站长 site.kefu@gmail.com