¿Cómo se usa el laplaciano para la máscara de enfoque?

Algunos algoritmos de desenfoque (p. Ej., El especial de Matlab ) usan un núcleo laplaciano para lograr una nitidez de la imagen.

Por lo que sé, la imagen debe ser borrosa primero, y luego la imagen borrosa se resta del original para obtener una imagen más nítida. La parte laplaciana viene exactamente donde debe tener lugar el supuesto suavizado. Corrígeme si me equivoco, pero Laplacian no suaviza nada.

Entonces, ¿cómo ayuda el laplaciano a mejorar la imagen?

image-processing

— Michael Litvin
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El enfoque regular, es decir, el filtro de paso alto, esencialmente aplica el filtro inverso de desenfoque.

Básicamente, cuando haces el enmascaramiento de enfoque, en lugar de restar la imagen borrosa, agregas la imagen de borde como parte de ella. podemos tener $g(x,y)$

g (x, y) = f (x, y) - f_{s m o o t h} (x, y)

$g(x,y)=f(x,y)-f_{smooth}(x,y)$

que no es más que una imagen de borde usando LoG.

La imagen nítida se produce al agregar una parte de esta a la imagen original y, por lo tanto, el contraste cerca del borde aumenta drásticamente. Así es como se produce la imagen nítida $f_{sharp}$

f_{s h a r p} (x, y) = f (x, y) + k * g (x, y)

$f_{sharp}(x,y)=f(x,y)+k*g(x,y)$

Cortesía de http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/unsharp.htm .

Se dan más detalles en esa página.

— Dipan Mehta
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Dipan, he convertido tus imágenes matemáticas en expresiones de látex. Puede echar un vistazo al historial de edición para ver cómo se hace. También te dejé un comentario sobre tu meta pregunta.

— Lorem Ipsum