Как посчитать Лапласиан для изображения? Я пытаюсь разобраться с алгоритмами выделения контуров изображений. На настоящий момент мне нужно посчитать Лапласиан. Я не понимаю, как его считать. Я сделала размытие по Гауссу, а что делать дальше не понимаю: там нужны макса (как я поняла одна из двух масок - массив 3х3, где центральный элемент равен -4 или -8), коэффициенты маски и функции от элементов изображений. Как получать 2 последних? (Я не математик).
Как посчитать Лапласиан для изображения? Я пытаюсь разобраться с алгоритмами выделения контуров изображений. На настоящий момент мне нужно посчитать Лапласиан. Я не понимаю, как его считать. Я сделала размытие по Гауссу, а что делать дальше не понимаю: там нужны макса (как я поняла одна из двух масок - массив 3х3, где центральный элемент равен -4 или -8), коэффициенты маски и функции от элементов изображений. Как получать 2 последних? (Я не математик).
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
Для подсчета Лапласиана изображения можно использовать оператор Лапласа.
Оператор Лапласа можно выразить как вторую производную изображения по направлениям x и y:
∇^2f(x,y) = ∂^2f/∂x^2 + ∂^2f/∂y^2
Для дискретного изображения можно аппроксимировать оператор Лапласа с помощью ядра (маски) размером 3x3. Одно из вариантов это:
0 1 01 -4 1
0 1 0
Для каждого пикселя изображения применяется данная маска (ядро) так, что центральный элемент равен -4, а соседние - по 1. Затем суммируются произведения элементов изображения на значения маски для каждого пикселя. Это и будет значение Лапласиана для данного пикселя.
Коэффициенты маски (-4 и 1) часто используются, чтобы выделить контуры на изображении.
Таким образом, для каждого пикселя изображения вы применяете маску, умножаете значения соседних пикселей на соответствующие коэффициенты маски, суммируете их и получаете значение Лапласиана. Это можно повторить для всех пикселей изображения.