本文从定义的角度引入，非常清楚的叙述了拉普拉斯算子与薛定谔算子的特征值

针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题，提出了一种改进的高斯—拉普拉斯算子的边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务，然而目前常用的几种梯度算子，包括已经提出的高斯—拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子作了改进，并与高斯滤波器相结合，应用高斯滤波器平滑图像，抑制噪声，再基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测。最后，在imagenet数据集中选取了10幅图像进行实验，将提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行比较。评估结果显示，提出的方法所获得的峰值信噪比（PSNR）高于对比算法，而均方误差（MSE）更小。实验结果表明，提出的方法在实际应用中能够有效提高噪声图像边缘检测的质量。

总结数字信号处理第二章Z变换部分重要内容，从数学公式出发，分析各个公式背后的物理意义。

机器学习之朴素贝叶斯分类+拉普拉斯平滑 资源内容：西瓜数据集3.0+朴素贝叶斯分类（python手写） 代码可直接运行 输入数据为DataFrame类型，比较好理解。

比较空域内不包含对角线邻域的laplacian算子增强和包括对角线邻域的laplacian算子增强图像效果的区别。

斑点检测 基于高斯拉普拉斯函数的斑点检测，可检测图像中的局部明亮焦点。 这类似于使用的方法，但扩展到nD数组和.tif图像。 用法 blob.py被安装为主要入口点，以人类和机器可读格式输出blob位置。 它拍摄灰度的TIFF图像，并以CSV格式打印出斑点坐标，例如： > blob find my_image.tif ... 661 309 768 309 382 311 ... 为方便起见，还提供了绘图功能： blob plot image.tif peaks.csv 。 源存储库中提供了demo.py ，以使用Hubble深场图像（来自 ）作为样本数据给出一个直观示例。 选项 以下是blob查找的常见选项： --threshold THRESHOLD ：检测斑点所需的最小过滤器响应（与强度成比例）。 --size LOW HIGH ：要搜索的比例范围。 当光斑的大小与滤波器的大

该程序为寻找周期函数的拉普拉斯变换而准备。 因此，您需要替换周期的值、周期中的子区间数以及子区间的左端和右端值。

拉普拉斯算子matlab 运行，拉普拉斯算子进行边缘检测

拉普拉斯锐化（边缘检测）。拉普拉斯锐化（边缘检测）

生成高斯或拉普拉斯金字塔，或从金字塔重建图像。 包含使用金字塔进行图像混合的演示脚本。 该函数比Matlab函数impyramid使用更方便。