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locallapfilt
イメージの高速な局所ラプラシアン フィルター処理
構文
说明
例
局所ラプラシアン フィルター処理を使用して RGB イメージの局所的なコントラストを増大
RGB イメージをインポートします。
a = imread（'peppers.png'）；
0.4 より小さい細部を増やすためにフィルターのパラメーターを設定します。
西格玛= 0.4; alpha = 0.5;
高速な所フィルター处理使用します。
b= locallapfilt(A, sigma, alpha);
元のフィルター处理れたイメージ并べ表示表示ますます。
imshowpair（a，b，'剪辑'）
速度と品質のバランスを保ちながら局所的なコントラストを増大
局所は计算の高いアルゴリズム。を高速化するために，locallapfiltは強度の範囲をNumIntensityLevelsパラメーターで定義されたサンプル数に離散化してアルゴリズムを近似します。このパラメーターを使用すると、速度と品質のバランスを保つことができます。
RGB イメージをインポートして表示します。
a = imread（'peppers.png'）；图IMShow（a）标题（a）“原始图像”）
西格玛値で細部を処理し、α値で上げ，イメージの局所なを效果的にします。
Sigma = 0.2;α= 0.3;
するサンプルがほど，速度は向上しますが，均一なななコントラストコントラストのののの领域领域ででファクトファクトファクトがががが顕着顕着顕着顕着にににになるなるなるなる可能可能性性性性ががががありありありありありありますますを
t_speed = timeit（@（）locallapfilt（a，sigma，alpha，“ numignstolusitylevels”，，，，20))
t_speed = 0.1532
次にイメージ处理し表示します。
b_speed = locallapfilt(A, sigma, alpha,“ numignstolusitylevels”，，，，20); figure imshow(B_speed) title([“增强了20个强度水平”num2str(t_speed)'sec'])
サンプル数する，处理时间ははがな结果がが得られられられますます。。。强度强度ををををををををををを个个个个个使用
t_quality = timeit（@（）locallapfilt（a，sigma，alpha，“ numignstolusitylevels”，，，，100))
t_quality = 0.7170
100 個の強度レベルを含むイメージを処理して表示します。
b_quality = locallapfilt（a，sigma，alpha，“ numignstolusitylevels”，100）;图IMShow（b_quality）标题（[[“增强具有100强度水平”num2str(t_quality)'sec'])
個々のイメージの強度レベルの数を変化させて試してください。また、コントラストも下げてみてください (α> 1)。最適な強度レベルの数はイメージごとに異なり、αによって変わることがわかります。既定の設定では、locallapfiltは経験速度品质バランスをます，のイメージイメージにとっての最适値を予测予测するすることはできでき
'ColorMode' を使用した局所的な色のコントラストの増大
カラーイメージインポート，を缩小し表示します。
a = imread（'car2.jpg'）；一个= imresize(A, 0.25); figure imshow(A) title(“原始图像”）
0 ～1に化れた范囲ででより细部大幅に増やすためにフィルターののパラメーターますますますし
西格玛= 0.3; alpha = 0.1;
2つの异处理を比较。のフィルター处理とカラーチャネルののフィルター处理处理イメージををを处理
b_luminance = locallapfilt(A, sigma, alpha); B_separate = locallapfilt(A, sigma, alpha,'ColorMode'，，，，'separate'）；
フィルター処理されたイメージを表示します。
图IMShow（b_luminance）标题（'Enhanced by boosting the local luminance contrast'）
figure imshow(B_separate) title(“通过增强本地颜色对比来增强”）
同量のコントラスト強調が各イメージに適用されましたが、菌落を分离に設定したときの方が色の彩度が高くなります。
エッジ保存型ノイズ削減の実行
イメージをます人工的なをに追加できるににイメージを浮动小数小数点点ますますます
a = imread（'pout.tif'）；一个= im2single(A);
0.001ののガウスノイズををし。。。
a_noisy = imnoise（a，“高斯”，，，，0, 0.001); psnr_noisy = psnr(A_noisy, A); fprintf('嘈杂图像的峰值信噪比为％0.4F \ n'，psnr_noisy）;
嘈杂的图像的峰值信噪比is 30.0234
平滑化する細部の振幅を設定した後、適用する平滑化の量を設定します。
西格玛= 0.1; alpha = 4.0;
エッジ保存型フィルターを適用します。
b = locallapfilt（a_noisy，sigma，alpha）;psnr_denoised = psnr（b，a）;fprintf（``deno的图像的峰值信噪比为％0.4F \ n'，，，，psnr_denoised);
DeNo的图像的峰值信噪比为32.2016
イメージの PSNR に改善が見られます。
3つすべてのて表示ます。平滑されていますがが，エッジに沿った鲜明鲜明なな强度强度変化変化
figure subplot(1,3,1), imshow(A), title('原来的'）子图（1,3,2），imshow（a_noisy），title（'Noisy'）subplot(1,3,3), imshow(B), title('Denoised'）
エッジのさ损なわない细部の平滑化
イメージをインポートし、サイズを変更して表示します。
a = imread（'car1.jpg'）；一个= imresize(A, 0.25); figure imshow(A) title(“原始图像”）
车污れ模様です。ボディのと模様消しみましょうう。。平滑平滑平滑化化する细部细部振幅を设定设定しし，，适用适用する
Sigma = 0.2;alpha = 5.0;
平滑化（（α> 1) の場合、フィルターは少数の強度レベルで高品質の結果を生み出します。イメージの処理を高速化するために、少数の強度レベルを設定します。
numLevels = 16;
フィルターを適用します。
b= locallapfilt(A, sigma, alpha,“ numignstolusitylevels”，numlevels）;
“污れ”车车表示ますます。
图IMShow（b）标题（'After smoothing details'）
入力引数
出力引数
参照
[1]巴黎，西尔万，塞缪尔·W·哈西诺夫和扬·考茨。局部拉普拉斯过滤器：带有拉普拉斯金字塔的边缘感知图像处理，ACM Trans。图形。30.4（2011）：68。
[2] Aubry，Mathieu等。快速的本地拉普拉斯过滤器：理论和应用。图形上的ACM交易（TOG）33.5（2014）：167。
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