拉普拉斯演算法
㈠ 拉普拉斯運算元
可以參照物理大全
㈡ 什麼是拉普拉斯運算元
% 數字圖像處理程序作業
% 本程序能將JPG格式的彩色圖像文件灰度化並進行直方圖均衡
%
% 輸入文件：PicSample.jpg 待處理圖像
% 輸出文件：PicSampleGray.bmp 灰度化後圖像
% PicEqual.bmp 均衡化後圖像
%
% 輸出圖形窗口說明
% figure NO 1 待處理彩色圖像
% figure NO 2 灰度化後圖像
% figure NO 3 直方圖
% figure NO 4 均衡化後直方圖
% figure NO 5 灰度變化曲線
% figure NO 6 均衡化後圖像
% 1， 處理的圖片名字要為 PicSample.jpg
% 2， 程序每次運行時會先清空workspace
% 作者;archiless lorder
clear all
%一，圖像的預處理，讀入彩色圖像將其灰度化
PS=imread('PicSample.jpg'); %讀入JPG彩色圖像文件
imshow(PS) %顯示出來 figure NO 1
title('輸入的彩色JPG圖像')
imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp'); %將彩色圖片灰度化並保存
PS=rgb2gray(PS); %灰度化後的數據存入數組
figure,imshow(PS) %顯示灰度化後的圖像，也是均衡化前的樣品 figure NO 2
title('灰度化後的圖像')
%二，繪制直方圖
[m,n]=size(PS); %測量圖像尺寸參數
GP=zeros(1,256); %預創建存放灰度出現概率的向量
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %計算每級灰度出現的概率，將其存入GP中相應位置
end
figure,bar(0:255,GP,'g') %繪制直方圖 figure NO 3
title('原圖像直方圖')
xlabel('灰度值')
ylabel('出現概率')
%三，直方圖均衡化
S1=zeros(1,256);
for i=1:256
for j=1:i
S1(i)=GP(j)+S1(i); %計算Sk
end
end
S2=round(S1*256); %將Sk歸到相近級的灰度
for i=1:256
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); %計算現有每個灰度級出現的概率
end
figure,bar(0:255,GPeq,'b') %顯示均衡化後的直方圖 figure NO 4
title('均衡化後的直方圖')
xlabel('灰度值')
ylabel('出現概率')
figure,plot(0:255,S2,'r') %顯示灰度變化曲線 figure NO 5
legend('灰度變化曲線')
xlabel('原圖像灰度級')
ylabel('均衡化後灰度級')
%四，圖像均衡化
PA=PS;
for i=0:255
PA(find(PS==i))=S2(i+1); %將各個像素歸一化後的灰度值賦給這個像素
end
figure,imshow(PA) %顯示均衡化後的圖像 figure NO 6
title('均衡化後圖像')
imwrite(PA,'PicEqual.bmp');
㈢ 拉普拉斯運算元，▽^2(F(A))=
詳情見網頁鏈接
㈣ 拉普拉斯運算元對矢量的計算的過程是什麼樣的
拉普拉斯算符作用於矢量上可以看做矢量梯度的散度。矢量的梯度是張量，如圖，
所以相當於對矢量A在每個方向上的分量求二階偏微分得到最終結果在該方向上的分量，最終得到題目解答的答案。
以上只是我的個人理解，有錯誤可以糾正。
㈤ 數字圖像處理拉普拉斯演算法怎麼算
不同的應用領域嘛！ 圖像增強是增強，可以使圖像的邊緣信息更明朗。 比如我用拉普拉斯運算元增強，圖像的紋理細節減弱，邊緣信息增強。 得到結果就是一個邊界圖。 圖像分割是分割，可以分割不同的區域。 比如我用分水嶺演算法可以使不同區域填充，從
㈥ 什麼是拉普拉斯運算元
首先介紹hamilton運算元,埃，怎麼說呢，太難打出來了。hamilton運算元就是偏X，偏Y,偏Z，laplace運算元就是偏偏X，偏偏Y，偏偏Z，舉個例子，有一個二階可偏導函數U，用laplace 運算元就是Uxx+Uyy+Uzz.
㈦ 離散拉普拉斯演算法和連續拉普拉斯演算法有什麼區別
離散的是不連續的，比如1，2，3，4，5
連續的是不間斷的，比如1~5;
離散拉普拉斯演算法適用於離散的函數，連續拉普拉斯演算法適用於連續的函數
㈧ 誰能給我詳細講一下拉普拉斯降維的演算法步驟啊
在數學以及物理中， 拉普拉斯運算元或是拉普拉斯算符（英語：Laplace operator, Laplacian）是一個微分運算元，通常寫成 Δ 或 ∇²；這是為了紀念皮埃爾-西蒙·拉普拉斯而命名的。拉普拉斯運算元有許多用途，此外也是橢圓型運算元中的一個重要例子。在物理中，常用於波方程的數學模型、熱傳導方程以及亥姆霍茲方程。在靜電學中，拉普拉斯方程和泊松方程的應用隨處可見。在量子力學中，其代表薛定諤方程式中的動能項。在數學中，經拉普拉斯運算元運算為零的函數稱為調和函數；拉普拉斯運算元是霍奇理論的核心，並且是德拉姆上同調的結果。
㈨ 拉普拉斯運算元(拉普拉斯運算元) 怎麼算