不同的低维嵌入是一个正交坐标系，由1. 数据上定义的扩散过程2 . 归一化拉普拉斯贝尔特拉米算子3. 归一化 Focker Plank 算子 这是一种使用流形学习概念的非线性降维技术。 图像是彩色编码的。 （使用此算法使用归一化 Focker Plank 算子的前三个非平凡特征函数对每个 2 维的 2 个数据集进行聚类）

几种常见边缘检测算子（ Sobel、Prewitt、Canny、Robert、拉普拉斯算子）的相关知识、原理和比较，绝对值得您的资源分

实施 Varghese、贾斯汀、Saudia Subash、Nasser Tairan 和 Bijoy Babu。 “基于拉普拉斯算子的频域滤波器，用于恢复被周期性噪声破坏的数字图像。” 加拿大电气和计算机工程杂志 39，没有。 2 (2016): 82-91。

该代码使用以下显式公式计算 Dirichlet、Neumann 和 Periodic 边界条件组合的矩形有限差分网格上 (1-3)D 负拉普拉斯算子的精确特征对http://en.wikipedia.org/wiki/Eigenvalues_and_eigenvectors_of_the_second_derivative 该代码还可以使用一维拉普拉斯算子的 Kronecker 和来计算稀疏矩阵本身。 有关张量和的更多信息，请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Kronecker_sum_of_discrete_Laplacians 例如，计算具有混合边界条件的 3D 负拉普拉斯算子的所有内容： [lambda，V，A] = laplacian（[100,45,55]，{'DD''NN''P'}，20）; 仅计算特征值： lambda = laplacian(

频率域的拉普拉斯算子 根据傅氏变换性质有： 可得到： 即： 频域的拉氏算子为：（同样要中心化）

拉普拉斯算子的优缺点 缺点：

拉普拉斯算子用于图像锐化处理-拉普拉斯算子用于图像锐化处理.doc 用Matlab拉普拉斯算子 处理图像，达到锐化边缘的效果 含有Matlab程序及相关图片

Laplace(拉普拉斯)算子 Laplace算子 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 0 4 0 -1 0 -1

基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别

【项目程序】对图像进行频率域图像增强，计算并画出此图像的中心化频率谱，用拉普拉斯算子对此图像锐化.rar