物体的边缘是图像局部变化的重要特征,以不连 续性的形式出现,通常用方向和幅度描述图像的边缘 特性。一般来讲,沿边缘走向的像素变换平缓,而垂 直于边缘走向的像素变化剧烈。基于边缘检测的基 本思想是先检测图像中的边缘点,再按一定策略连接 成轮廓,从而构成边缘图像。

图Laplacian的谱在数据科学中起着重要的作用，是聚类和降维算法的基础，如光谱聚类、Laplacian特征图、扩散图等。

边界条件用于获得电势分布曲线

朴素贝叶斯完成文本分类，包含现在常用的文档、单词、混合 3种模型。引入了拉普拉斯平滑技术，通俗易懂。

【图像融合】基于拉普拉斯金字塔+小波变换图像融合matlab源码含GUI.md

是复变函数与拉普拉斯变换_第三版_金忆丹的课后答案，资料全

RANDL 拉普拉斯分布伪随机数。 R = RANDL(N) 返回一个 N×N 矩阵，其中包含从拉普拉斯分布中提取的伪随机值。 RANDL(M,N) 或 RANDL([M,N]) 返回一个 M×N 矩阵。 RANDL(M,N,P,...) 或 RANDN([M,N,P,...]) 返回一个 M-by-N-by-P​​-by-... 数组。 RANDL 返回一个标量。 RANDL(SIZE(A)) 返回一个与 A 大小相同的数组。 注意：大小输入 M, N, P, ... 应该是非负整数。 负整数被视为 0。 例子： 示例 1：从均值为 1 的拉普拉斯分布生成值和标准差 2。 r = 1 + 2.*randl(100,1); 示例 2：从二元拉普拉斯分布生成值指定的均值向量和协方差矩阵。 亩 = [1 2]; 西格玛 = [1 .5; .5 2]； R = chol(Sigma); z =

拉普拉斯变换及反变换+常用函数的拉氏变换和z变换表

图像的平滑锐化处理，可用拉普拉斯锐化，门限梯度锐化，平滑处理可选模板大小，以及线性滤波、均值滤波等方式

通过Gaver-Stehfest算法或任意函数及其参数执行拉普拉斯逆变换。 有关更多详细信息，请参见以下参考。 Villinger, H.，1985，使用 Gaver-Stehfest 拉普拉斯逆变换解决圆柱形地热问题，地球物理学，卷。 50 号10 页 1581-1587 Stehfest，H.，1970，算法368：拉普拉斯变换的数值反演，ACM通讯，第1卷。 13号1页。 47-49