cv2 拉普拉斯函数中的 alpha 值是哪个

Question

我正在尝试将拉普拉斯滤波器应用于以下文本中的图像。

cv.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])

但我不确定哪个值是 alpha。

文本：

我们对图像应用 α = 0.2 的 3×3 拉普拉斯滤波器，并取其绝对值以忽略梯度方向。对于彩色图像，我们将滤波器分别应用于每个红色、绿色和蓝色通道，然后取通道的平均值。最后，我们将拉普拉斯图像大小调整为 100 × 100，并将图像总和标准化为 1。这使我们能够通过对每组中所有拉普拉斯图像取平均值来轻松计算专业照片和快照的边缘空间分布。

Answer 1

根据我的经验，使用参数（可能是 alpha）进行图像锐化通常如下完成：

result = input + alpha*Laplacian(input)

就卷积核而言，将

result kernel = identify kernel + alpha * Laplacian kernel

So

result kernel = 0 0 0 + alpha *  0 -1  0
                0 1 0           -1  4 -1
                0 0 0            0 -1  0

并添加为

result kernel =    0    -alpha      0 
                -alpha 1+4*alpha -alpha
                   0    -alpha      0

上面可能需要裁剪，因为它可能会超调。

因此，或者可能更好的是，

result = (1-alpha)*input + alpha*Laplacian(input)

So

result kernel = 0       0      0  +     0     -alpha      0
                0   (1-alpha)  0     -alpha   4*alpha  -alpha
                0       0      0        0     -alpha      0

并将它们相加为

result kernel =     0     -alpha      0
                 -alpha   1+3*alpha  -alpha
                    0     -alpha      0

So 这些将在 Python/OpenCV 中实现为 cv2.filter2D()。

请注意，通常使用拉普拉斯算子的负数。