schmid滤波函数matlab源码尺度空间斑点检测器 计算机视觉与图像处理 作业2 *标度空间斑点检测 指导老师：Kevin R. Keane TA：Radhakrishna Dasari，Yuhao Du，Niyazi Sorkunlu 截止日期：2017年10月18日 分配的目标是实现课堂上讨论的Laplacian Blob检测器。 算法概述 1.生成高斯滤波器的拉普拉斯算子。 2.建立一个拉普拉斯尺度空间，从一些初始尺度开始，进行n次迭代： （a）在当前比例尺上使用比例尺标准化的拉普拉斯算子过滤图像。 （b）将拉普拉斯响应的平方保存为当前尺度空间水平。 （c）将规模增加k倍。 3.在比例空间中执行非最大抑制。 4.以特征比例显示结果圆。 测试影像 在hw2.zip的数据目录中，有四个图像可以测试您的代码，并为以下示例提供输出图像： 供你参考。 不过请记住，根据您的阈值，您的输出可能看起来有所不同， 规模范围和其他实施细节。 除了提供的图像外，还运行您的代码 在您自己选择的至少四张图像上。 ∗为此任务分配给Svetlana Lazebnik。 1个 详细说明 不要忘记将图像转换为

OpenCvSharp 是一个OpenCV的.Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，有详细的使用样例供参考。该库采用LGPL发行，对商业应用友好。使用OpenCvSharp，可用C#，VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法

高斯滤波器的图片。 图像处理

利用线性滤波法模拟一维高斯分布的随机粗糙面

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。

中值滤波、均值滤波和高斯滤波代码 C语言 借鉴他人的资源进行集合和整理了一下，高斯滤波分为一维高斯滤波和二维高斯滤波

这是本人自己编写的可用于256*256大小的图像进行sobel边缘检测的vhd文件，可在QuartusII或MaxplisII下综合和仿真，并在FPGA上测试过。可以进行修改支持其他大小图像的sobel边缘检测，同时还可以实现其它的图像模块化处理算法，例如高斯滤波，平滑等。

对三维数据进行滤波的高斯滤波程序，主要是低通滤波，精度较高

该代码可以实现图像矩阵和一个二维高斯函数的卷积

该图片为包含很多噪点的香港街景图片。博客中通过高斯平滑滤波消除噪点。